Curso de Técnicas Estadísticas con Excell

XXXIII Curso de
Técnicas Estadísticas
Fase de Presente
Estadística con Excel
4,0
3,5
3,0
2,5
2,0
1,5
1,0
0,5
0,0
A
B
C
D
Estadística con Excel
2
Este documento pretende ser una guía de estudio para las asignatura
Estadística con Excel
Tanto la detección de alguna errata como cualquier sugerencia que considere
podría redundar en mejorar este documento en futuras entregas, deberían ser puestas
en conocimiento del responsable de la asignatura.
Madrid, mayo de 2006
El responsable de la asignatura
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
3
ÍNDICE
1 Funciones estadísticas y relacionadas....................................................... 6
1.1
1.2
1.3
1.4
1.5
1.6
1.7
Genéricas ........................................................................................................ 6
Números aleatorios. ......................................................................................... 6
Descriptivas de datos ....................................................................................... 6
Regresión y correlación lineal ............................................................................ 7
P.Valores......................................................................................................... 7
Variables aleatorias .......................................................................................... 8
Otras funciones de interés ................................................................................ 8
2 Números aleatorios. ............................................................................. 14
2.1
2.2
2.3
Procedimientos relacionados ............................................................................14
Dos funciones interesantes ..............................................................................15
PROBLEMAS ...................................................................................................16
3 Distribución de frecuencias. .................................................................. 18
3.1
3.2
Procedimientos relacionados ............................................................................18
PROBLEMAS ...................................................................................................19
4 Medidas de tendencia central, variación y forma. .................................... 21
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
Procedimientos relacionados ............................................................................21
Funciones para el cálculo de la tendencia central. ..............................................21
Funciones para el cálculo de la variación. ..........................................................21
Funciones para el cálculo de la forma. ..............................................................22
PROBLEMAS ...................................................................................................23
5 Medidas de asociación lineal ................................................................. 31
5.1
5.2
5.3
Procedimientos relacionados ............................................................................31
Funciones para el cálculo del grado de asociación lineal. ....................................31
PROBLEMAS ...................................................................................................32
6 Variables aleatorias discretas. ............................................................... 36
6.1
6.2
6.3
6.4
6.5
6.6
6.7
6.8
Binomial.........................................................................................................36
Poisson ..........................................................................................................37
Uniforme (Discreta).........................................................................................37
Geométrica.....................................................................................................38
Binomial Negativa ...........................................................................................39
Distribución Hipergeométrica ...........................................................................39
Funciones Excel relacionadas ..........................................................................40
PROBLEMAS ...................................................................................................43
7 Variables aleatorias continuas. .............................................................. 50
7.1
7.2
7.3
7.4
7.5
7.6
7.7
7.8
7.9
7.10
7.11
7.12
7.13
7.14
Funciones relacionadas con la Normal...............................................................50
Funciones relacionadas con otras distribuciones.................................................51
Beta...............................................................................................................52
Chi cuadrado (χ2)............................................................................................53
Exponencial ....................................................................................................54
F (de Snedecor) ..............................................................................................56
Gamma ..........................................................................................................57
LogNormal......................................................................................................59
Normal...........................................................................................................61
t de Student ...................................................................................................62
Pareto............................................................................................................63
Triangular ......................................................................................................65
Uniforme ........................................................................................................66
PROBLEMAS ...................................................................................................68
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
4
8 Regresión lineal ................................................................................... 71
8.1
Regresión.......................................................................................................71
9 Análisis de varianza .............................................................................. 78
9.1
9.2
9.3
9.4
Resumen de los procedimientos .......................................................................78
ANOVA unidireccional con muestras independientes...........................................79
ANOVA factorial con muestras independientes. ..................................................84
ANOVA unidireccional con muestras emparejadas. .............................................91
10 Tablas de contingencia ......................................................................... 95
10.1
10.2
10.3
10.4
10.5
Distribución de frecuencias observadas. ............................................................95
INDEPENDENCIA EN TABLAS DE CONTINGENCIA BIDIMENSIONALES. ................95
MEDIDAS DE ASOCIACIÓN EN TABLAS IxJ........................................................97
Funciones relacionadas....................................................................................99
PROBLEMAS .................................................................................................105
11 Estimación por intervalos. ....................................................................108
11.1
11.2
11.3
11.4
11.5
Intervalos de estimación más utilizados. .........................................................108
PROBLEMAS .................................................................................................111
Contrastes más usuales. ................................................................................117
Funciones de Excel relacionadas.....................................................................121
PROBLEMAS .................................................................................................122
12 Series temporales (Tratamiento clásico) ................................................124
12.1
12.2
12.3
12.4
12.5
12.6
Introducción .................................................................................................124
Análisis de una Serie Temporal.......................................................................124
Modelización por componentes.......................................................................124
Descomposición de una serie temporal ...........................................................125
Suavizado exponencial...................................................................................126
PROBLEMAS .................................................................................................129
13 Herramientas de análisis estadístico......................................................137
13.1
13.2
13.3
13.4
13.5
13.6
13.7
13.8
13.9
13.10
13.11
13.12
13.13
13.14
13.15
13.16
13.17
Descripción de las herramientas .....................................................................137
Análisis de la varianza. ..................................................................................140
Correlación ...................................................................................................140
Covarianza ...................................................................................................141
Estadística descriptiva ...................................................................................142
Suavización exponencial ................................................................................144
Prueba t para varianzas de dos muestras ........................................................145
Análisis de Fourier.........................................................................................146
Histograma...................................................................................................146
Media móvil ..................................................................................................147
Generación de números aleatorios..................................................................148
Jerarquía y percentil......................................................................................153
Regresión.....................................................................................................153
Muestreo......................................................................................................153
Prueba t .......................................................................................................153
Prueba z.......................................................................................................153
PROBLEMAS .................................................................................................154
14 ACTIVIDADES PROPUESTAS ................................................................156
14.1
14.2
14.3
14.4
14.5
14.6
14.7
Actividad
Actividad
Actividad
Actividad
Actividad
Actividad
Actividad
1 ...................................................................................................157
2 ...................................................................................................159
3 ...................................................................................................161
4 ...................................................................................................163
5 ...................................................................................................165
6 ...................................................................................................166
7 ...................................................................................................167
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
14.8
14.9
14.10
14.11
14.12
14.13
14.14
14.15
14.16
14.17
14.18
14.19
14.20
14.21
5
Actividad 8 ...................................................................................................168
Actividad 9 ...................................................................................................169
Actividad 10 .................................................................................................170
Actividad 11 .................................................................................................172
Actividad 12 .................................................................................................175
Actividad 13 .................................................................................................177
Actividad 14 .................................................................................................180
Actividad 15 .................................................................................................181
Actividad 16 .................................................................................................183
Actividad 17 .................................................................................................184
Actividad 18 .................................................................................................185
Actividad 19 .................................................................................................186
Actividad 20 .................................................................................................187
Anexo :1 Gráficos en la hoja de la actividad 2..................................................188
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6
1 Funciones estadísticas y relacionadas
1.1 Genéricas
•
•
•
•
CONTAR Cuenta cuántos números hay en la lista de argumentos.
CONTARA Cuenta cuántas celdas no vacías hay en la lista de argumentos.
NORMALIZACION: Devuelve un valor normalizado.
PERMUTACIONES: Devuelve el número de permutaciones para un número determinado de objetos.
1.2 Números aleatorios.
•
•
ALEATORIO(): Devuelve un número aleatorio distribuido según una
U[0;1]
ALEATORIO.ENTRE(a;b): Devuelve un número aleatorio distribuido según una U[a;b]
1.3 Descriptivas de datos
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
COEFICIENTE.ASIMETRIA: Devuelve el sesgo de una distribución
CUARTIL: Devuelve el cuartil de un conjunto de datos
CURTOSIS: Devuelve el coeficiente de curtosis de un conjunto de datos
DESVEST: Calcula la (cuasi) desviación estándar de una muestra. Se pasan
por alto los valores lógicos como VERDADERO y FALSO y el texto.
DESVESTA: Calcula la (cuasi) desviación estándar de una muestra, incluidos números, texto y valores lógicos. Los argumentos que contengan VERDADERO se evaluarán como 1; los argumentos que contengan texto o FALSO se evaluarán como 0 (cero).
DESVESTP: Calcula la desviación estándar de la población total. Se pasan
por alto los valores lógicos como VERDADERO y FALSO y el texto.
DESVESTPA: Calcula la desviación estándar de la población total, incluidos
números, texto y valores lógicos. Los argumentos que contengan VERDADERO se evaluarán como 1; los argumentos que contengan texto o FALSO
se evaluarán como 0 (cero).
DESVIA2: Devuelve la suma de los cuadrados de las desviaciones.
DESVPROM: Devuelve el promedio de las desviaciones absolutas de la
media de los puntos de datos.
FRECUENCIA: Devuelve una distribución de frecuencia como una matriz
vertical.
INTERVALO.CONFIANZA: Devuelve el radio del intervalo de confianza
para la media de una población normal, supuesta conocida la varianza
(usando la normal).
JERARQUIA Devuelve la jerarquía de un número en una lista de números
K.ESIMO.MAYOR: Devuelve el valor k-ésimo mayor de un conjunto de datos.
K.ESIMO.MENOR: Devuelve el valor k-ésimo menor de un conjunto de datos.
MAX: Devuelve el valor máximo de una lista de argumentos
MAXA: Devuelve el valor máximo de una lista de argumentos, incluidos
números, texto y valores lógicos.
MEDIA.ACOTADA: Devuelve la media del interior de un conjunto de datos
MEDIA.ARMO: Devuelve la media armónica.
MEDIA.GEOM: Devuelve la media geométrica.
MEDIANA: Devuelve la mediana de los números dados.
MIN: Devuelve el valor mínimo de una lista de argumentos.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
7
MINA: Devuelve el valor mínimo de una lista de argumentos, incluidos números, texto y valores lógicos.
MODA: Devuelve el valor más frecuente en un conjunto de datos.
PERCENTIL: Devuelve el percentil k-ésimo de los valores de un rango.
PROBABILIDAD: Devuelve la probabilidad de que los valores de un rango
estén comprendidos entre dos límites.
PROMEDIO: Devuelve el promedio de los argumentos.
PROMEDIOA: Devuelve el promedio de los argumentos, incluidos números, texto y valores lógicos.
RANGO.PERCENTIL: Devuelve el rango de un valor en un conjunto de datos como porcentaje del conjunto.
VAR: Calcula la varianza de una muestra.
VARA: Calcula la varianza de una muestra, incluidos números, texto y valores lógicos.
VARP: Calcula la varianza de la población total.
VARPA: Calcula la varianza de la población total, incluidos números, texto y
valores lógicos.
1.4 Regresión y correlación lineal
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
COEF.DE.CORREL: Devuelve el coeficiente de correlación de dos conjuntos de datos.
COVAR: Devuelve la covarianza, el promedio de los productos de las desviaciones pareadas.
COEFICIENTE.R2: Devuelve el cuadrado del coeficiente de correlación del
momento del producto Pearson.
CRECIMIENTO: Devuelve valores en una tendencia exponencial.
ERROR.TIPICO.XY: Devuelve el error típico del valor de Y previsto para
cada valor de X de la regresión.
ESTIMACION.LINEAL: Devuelve los parámetros de una tendencia lineal
ESTIMACION.LOGARITMICA: Devuelve los parámetros de una tendencia
exponencial.
INTERSECCION.EJE: Devuelve la intersección de la línea de regresión lineal.
PEARSON: Devuelve el coeficiente de correlación del momento del producto Pearson.
PENDIENTE: Devuelve la pendiente de la línea de regresión lineal
PRONOSTICO: Devuelve un valor en una tendencia lineal.
TENDENCIA: Devuelve los valores que resultan de una tendencia lineal.
1.5 P.Valores
•
•
•
•
•
•
PRUEBA.CHI.INV: Devuelve el inverso de una probabilidad dada, de una
sola cola, en una distribución chi cuadrado.
PRUEBA.CHI: Devuelve la prueba de independencia.
PRUEBA.F: Devuelve el resultado de una prueba F.
PRUEBA.FISHER.INV: Devuelve el inverso de la transformación Fisher.
PRUEBA.T: Devuelve la probabilidad asociada a una prueba t de Student.
PRUEBA.Z: Devuelve el valor P de dos colas de una prueba Z.
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8
1.6 Variables aleatorias
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
BINOM.CRIT: Devuelve el menor valor menor cuya desviación binomial
acumulativa es menor o igual que un valor de un criterio.
DIST.GAMMA.INV: Devuelve el inverso de la función gamma acumulativa
DIST.GAMMA: Devuelve la distribución gamma.
DISTR.BETA.INV: Devuelve el inverso de la función de densidad de probabilidad beta acumulativa.
DISTR.BETA: Devuelve la función de densidad de probabilidad beta acumulativa.
DISTR.BINOM: Devuelve la probabilidad de distribución binomial de un
término individual.
DISTR.CHI: Devuelve la probabilidad de una sola cola de la distribución chi
cuadrado.
DISTR.EXP: Devuelve la distribución exponencial.
DISTR.F: Devuelve la distribución de probabilidad F.
DISTR.HIPERGEOM: Devuelve la distribución hipergeométrica.
DISTR.INV.F: Devuelve el inverso de una distribución de probabilidad F.
DISTR.LOG.INV: Devuelve el inverso de la distribución logarítmico-normal.
DISTR.LOG.NORM: Devuelve la distribución logarítmico-normal acumulativa.
DISTR.NORM.ESTAND.INV: Devuelve el inverso de la distribución normal
acumulativa estándar.
DISTR.NORM.ESTAND: Devuelve la distribución normal acumulativa estándar.
DISTR.NORM.INV: Devuelve el inverso de la distribución normal acumulativa.
DISTR.NORM: Devuelve la distribución normal acumulativa.
DISTR.T.INV: Devuelve el inverso de la distribución t de Student.
DISTR.T: Devuelve la distribución t de Student.
DISTR.WEIBULL: Devuelve la distribución Weibull.
NEGBINOMDIST: Devuelve la distribución binomial negativa.
POISSON: Devuelve la distribución de Poisson.
1.7 Otras funciones de interés
ABS
Devuelve el valor absoluto de un número. El valor absoluto de un número es el
número sin su signo.
ABS(número)
•
Número es el número real cuyo valor absoluto desea obtener.
COINCIDIR
Devuelve la posición relativa de un elemento en una matriz que coincida con un
valor especificado en un orden especificado. Utilice COINCIDIR en lugar de las funciones BUSCAR cuando necesite conocer la posición de un elemento en un rango en lugar
del elemento en sí.
COINCIDIR(valor_buscado;matriz_buscada;tipo_de_coincidencia)
COCIENTE
Devuelve la parte entera de una división. Use esta función cuando desee descartar el residuo de una división. Si esta función no está disponible, ejecute el prograXXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
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9
ma de instalación e instale las Herramientas para análisis. Para instalar este complemento, elija Complementos en el menú Herramientas y seleccione la casilla correspondiente.
COCIENTE(numerador; denominador)
• Numerador es el dividendo.
• Denominador es el divisor.
Observaciones
• Si uno de los argumentos no es un valor numérico, COCIENTE devuelve el valor
de error #¡VALOR!
• COCIENTE(5; 2) es igual a 2
• COCIENTE(4,5; 3,1) es igual a 1
• COCIENTE(-10; 3) es igual a -3
CONTAR.SI
Cuenta las celdas, dentro del rango, que no están en blanco y que cumplen con
el criterio especificado.
CONTAR.SI(rango; criterio)
•
•
Rango es el rango dentro del cual desea contar el número de celdas que no
están en blanco.
Criterio es el criterio en forma de número, expresión o texto, que determina
las celdas que se van a contar.
ENTERO
Devuelve un número hasta el entero inferior más próximo.
ENTERO(número)
•
Número
próximo.
es el número real que desea redondear al entero inferior más
FACT
Devuelve el factorial de un número. El factorial de un número es igual a
1*2*3*...* número.
FACT(número)
•
Número es el número no negativo cuyo factorial desea obtener. Si el argumento número no es un entero, se trunca.
NOD
Devuelve el valor de error #N/A, que significa "no hay ningún valor disponible".
Utilice #N/A para marcar las celdas vacías. Si escribe #N/A en las celdas donde le falta
información, puede evitar el problema de la inclusión no intencionada de celdas vacías
en los cálculos. (Cuando una fórmula hace referencia a una celda que contiene #N/A,
la fórmula devuelve el valor de error #N/A.)
NOD( )
•
•
Debe incluir paréntesis vacíos con el nombre de la función. De lo contrario no
se reconocerá como función.
También puede escribir el valor #N/A directamente en la celda. La función NOD
se proporciona por compatibilidad con otros programas para hojas de cálculo.
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10
NUMERO.ROMANO
Convierte un número arábigo en número romano con formato de texto.
NUMERO.ROMANO(número; forma)
•
•
Número es el número arábigo que desea convertir.
Forma es un argumento que especifica la forma de número romano que desea. El estilo de número romano varía entre clásico y simplificado; cuanto más
aumenta el valor del argumento forma, más conciso es el estilo devuelto. Vea
los ejemplos siguientes.
PRODUCTO
ducto.
Multiplica todos los números que figuran como argumentos y devuelve el proPRODUCTO(número1;número2; ...)
•
Número1; número2; ... son entre 1 y 30 números que desea multiplicar.
•
Los argumentos que son números, valores lógicos o representaciones textuales
de números se toman en cuenta; los argumentos que son valores de error o
texto que no se puede convertir en números causan errores.
Si un argumento es una matriz o una referencia, sólo se tomarán en cuenta los
números de la matriz o de la referencia. Se pasan por alto las celdas vacías, valores lógicos, texto o valores de error en la matriz o en la referencia.
•
REDONDEA.PAR REDONDEA.IMPAR
Devuelve un número redondeado hasta el número entero par (impar) más
próximo. Esta función puede usarse para procesar artículos que vienen en pares.
REDONDEA.PAR(número)
•
Número es el valor que desea redondear.
•
Si el argumento número es un valor no numérico, REDONDEA.PAR devuelve el
valor de error #¡VALOR!
Cuando un valor se ajusta alejándose de cero, se redondeará hacia arriba, independientemente del signo del número. Si el argumento número es un entero
par, no se redondea.
•
REDONDEAR
Redondea un número al número de decimales especificado.
REDONDEAR(número;núm_de_decimales)
•
•
•
•
•
•
•
Número es el número que desea redondear.
Núm_de_decimales especifica el número de dígitos al que desea redondear
el argumento número.
Si el argumento núm_de_decimales es mayor que 0 (cero), número se redondeará al número de lugares decimales especificado.
Si el argumento núm_de_decimales es 0, número se redondeará al entero más
próximo.
Si el argumento núm_de_decimales es menor que 0, número se redondeará
hacia la izquierda del separador decimal.
REDONDEAR(2,15; 1) es igual a 2,2
REDONDEAR(2,149; 1) es igual a 2,1
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
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•
•
11
REDONDEAR(-1,475; 2) es igual a -1,48
REDONDEAR(21,5; -1) es igual a 20
REDONDEAR.MAS
Redondea un número hacia arriba, en dirección contraria a cero.
REDONDEAR.MAS(número;núm_decimales)
•
•
•
•
•
•
Número es cualquier número real que desee redondear.
Núm_decimales es el número de decimales al cual desea redondear el número.
La función REDONDEAR.MAS es similar a la función REDONDEAR, excepto que
siempre redondea al número superior más próximo, alejándolo de cero.
Si el argumento núm_decimales es mayor que 0 (cero), el número se redondea
al valor superior (inferior para los números negativos) más próximo que contenga el número de lugares decimales especificado.
Si el argumento núm_decimales es 0 o se omite, el número se redondea al entero superior (inferior si es negativo) más próximo.
Si el argumento núm_decimales es menor que 0, el número se redondea al valor superior (inferior si es negativo) más próximo a partir de la izquierda de la
coma decimal.
•
REDONDEAR.MAS(3,2;0) es igual a 4
•
REDONDEAR.MAS(76,9;0) es igual a 77
RESIDUO
Devuelve el residuo o resto de la división entre número y núm_divisor. El resultado tiene el mismo signo que núm_divisor.
RESIDUO(número;núm_divisor)
•
Número
ner.
•
Núm_divisor es el número por el cual desea dividir número. Si núm_divisor
es 0, RESIDUO devuelve el valor de error #¡DIV/0!
•
•
•
•
•
•
La función RESIDUO se puede expresar utilizando la función ENTERO:
RESIDUO(n;d) = n - d*ENTERO(n/d)
RESIDUO(3; 2) es igual a 1
RESIDUO(-3; 2) es igual a 1
RESIDUO(3; -2) es igual a -1
RESIDUO(-3; -2) es igual a -1
es el número que desea dividir y cuyo residuo o resto desea obte-
SUBTOTALES
Devuelve un subtotal en una lista o base de datos. Generalmente es más fácil
crear una lista con subtotales utilizando el comando Subtotales del menú Datos. Una
vez creada la lista de subtotales, puede cambiarse modificando la fórmula SUBTOTALES.
SUBTOTALES(núm_función;ref1)
•
Núm_función es un número de 1 a 11 que indica qué función debe ser utilizada para calcular los subtotales dentro de una lista.
•
Ref1 es el rango o referencia para el cual desea calcular los subtotales.
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12
Núm_función
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Función
PROMEDIO
CONTAR
CONTARA
MAX
MIN
PRODUCTO
DESVEST
DESVESTP
SUMA
VAR
VARP
•
Si hay otros subtotales dentro de ref1 (o subtotales anidados), estos subtotales
anidados se pasarán por alto para no repetir los cálculos.
•
La función SUBTOTALES pasa por alto las filas ocultas. Esto es importante
cuando sólo desea obtener el subtotal de los datos visibles que resulta de una
lista filtrada.
SUMA
Suma todos los números de un rango.
SUMA(número1;número2; ...)
•
Número1; número2; .. son entre 1 y 30 números cuya suma desea obtener.
•
Se toman en cuenta números, valores lógicos y representaciones de números
que escriba directamente en la lista de argumentos. Consulte los dos primeros
ejemplos.
•
Si un argumento es una matriz o una referencia, solamente se contarán los
números de esa matriz o referencia. Se pasan por alto las celdas vacías, valores
lógicos, texto o valores de error en esa matriz o referencia.
•
Los argumentos que sean valores de error o texto que no se pueda traducir a
números causarán errores.
SUMA.CUADRADOS
Devuelve la suma de los cuadrados de los argumentos.
SUMA.CUADRADOS(número1;número2; ...)
•
Número1; número2; ... son de 1 a 30 argumentos para los cuales desea
obtener la suma de sus cuadrados. También puede usar una sola matriz o
una referencia a una matriz en lugar de argumentos separados con punto y
coma.
SIGNO
Devuelve el signo de un número. Devuelve 1 si el argumento número es positivo, 0 si el argumento número es 0 y -1 si el argumento número es negativo.
SIGNO(número)
•
Número es un número real cuyo signo desea saber.
SUMAR.SI
Suma las celdas en el rango que coinciden con el argumento criterio.
SUMAR.SI(rango;criterio;rango_suma)
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
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•
•
•
13
Rango es el rango de celdas que desea evaluar.
Criterio es el criterio en forma de número, expresión o texto, que determina qué celdas se van a sumar.
Rango_suma son las celdas que se van a sumar. Las celdas contenidas
en rango_suma se suman sólo si las celdas correspondientes del rango coinciden con el criterio. Si rango_suma se omite, se suman las celdas contenidas en el argumento rango.
TRUNCAR
mero.
Trunca un número a un entero, suprimiendo la parte fraccionaria de dicho núTRUNCAR(número; núm_de_decimales)
•
•
•
•
•
•
Número es el número que desea truncar.
Núm_de_decimales es un número que especifica la precisión al truncar.
El valor predeterminado del argumento núm_de_decimales es 0.
TRUNCAR y ENTERO son similares, ya que ambos devuelven enteros.
TRUNCAR suprime la parte fraccionaria del número. ENTERO redondea los
números al entero menor más próximo, según el valor de la porción fraccionaria del número. ENTERO y TRUNCAR son diferentes solamente cuando
se usan números negativos: TRUNCAR(-4,3) devuelve -4, pero ENTERO(4,3) devuelve -5, ya que -5 es el número entero menor más cercano.
TRUNCAR(8,9) es igual a 8
TRUNCAR(-8,9) es igual a -8
TRUNCAR(PI()) es igual a 3
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14
2 Números aleatorios.
2.1 Procedimientos relacionados
Excel cuenta con dos procedimientos para obtener números aleatorios distribuidos según una forma determinada:
a) Utilizar las funciones ALEATORIO() y ALEATORIO.ENTRE(a;b)
b) Recurriendo al complemento de Análisis de Datos.
El segundo procedimiento se describe en el apartado 13.11 de este documento.
Por el primer procedimiento obtendremos números de una distribución Uniforme: ALEATORIO() según una U[0;1]; ALEATORIO.ENTRE(a;b): según una U[a;b] discreta.
Estas funciones son volátiles de manera que se recalcularan cada vez (si la opción de
cálculo está puesta en automático).
•
ALEATORIO Devuelve un número aleatorio mayor o igual que 0 y menor
que 1, distribuido uniformemente. Cada vez que se calcula la hoja de cálculo, se devuelve un número aleatorio nuevo.
Su sintaxis es
ALEATORIO( )
•
ALEATORIO.ENTRE Devuelve un número aleatorio entre los números que
especifique. Devuelve un nuevo número aleatorio cada vez que se calcula la
hoja de cálculo. Si esta función no está disponible, ejecute el programa de
instalación e instale las Herramientas para análisis. Para instalar este complemento, elija Complementos en el menú Herramientas y active la casilla correspondiente.
Su sintaxis es
ALEATORIO.ENTRE(inferior; superior)
•
•
Inferior es el menor número entero que la función ALEATORIO.ENTRE
puede devolver.
Superior es el mayor número entero que la función ALEATORIO.ENTRE
puede devolver.
A pesar de contar únicamente con funciones para generar números distribuidos
de forma uniforme podemos gracias a éstas, generar prácticamente cualquier distribución utilizando bien algoritmos descritos en la literatura, bien las funciones inversas
cuando éstas están implementadas en Excel.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
15
La tabla siguiente representa este procedimiento para algunas de las funciones
continuas más comunes:
Beta (α,β)
χ2GL
Exponencial(β)
F(GL1;GL2)
Gamma(α,β)
LogNormal(μ,σ)
DISTR.BETA.INV(ALEATORIO();α,β, a , b ).
PRUEBA.CHI.INV(ALEATORIO();GL)
(1/β) * -LOG(ALEATORIO())
DISTR.F.INV(ALEATORIO();GL1;GL2)
DISTR.GAMMA.INV(ALEATORIO();α;β)
DISTR.LOG.INV(ALEATORIO();μ;σ)
DISTR.NORM.INV(ALEATORIO();μ;σ)
Normal(μ,σ)
μ+σ*(RAIZ(-2*LOG(ALEATORIO()))*SENO(2*PI()*ALEATORIO()))
c + (a+ALEATORIO()*(b-a)-c)*MAX(ALEATORIO();ALEATORIO())
Triangular (a,b,c)
c + (a+ALEATORIO()*(b-a)-c)*RAIZ(ALEATORIO())
TGL DISTR.T.INV(ALEATORIO();GL)*SIGNO(ALEATORIO()-0,5)
β*((1/(1-ALEATORIO()))^(1/α))
Pareto(α,β)
β*(ALEATORIO()^(-1/α))
2.2 Dos funciones interesantes
•
INDICE Devuelve el elemento del rango matriz que ocupa la posición dada
por los índices de número de fila y de columna.
Sintaxis
INDICE(matriz; núm_fila; núm_columna)
•
•
•
Matriz: es un rango de celdas o una matriz de constantes.
Si matriz contiene sólo una fila o columna, el argumento núm_fila o
núm_columna que corresponde es opcional.
Si matriz tiene más de una fila y más de una columna y sólo utiliza núm_fila
o núm_columna, INDICE devuelve una matriz con toda una fila o columna.
Observaciones
•
•
•
•
Si se utilizan ambos argumentos núm_fila y núm_columna, INDICE devuelve el valor en la celda de intersección de los argumentos núm_fila y
núm_columna.
Si se define núm_fila o núm_columna como 0 (cero), INDICE devuelve la
matriz de valores de toda la columna o fila, respectivamente. Para utilizar
valores devueltos como una matriz, introduzca la función INDICE como una
fórmula matricial en un rango horizontal de celdas para una fila y en un
rango vertical de celdas para una columna. Para introducir una fórmula matricial, presione CTRL+MAYÚS+ENTRAR.
Los argumentos núm_fila y núm_columna deben indicar una celda contenida en matriz; de lo contrario, INDICE devuelve el valor de error #¡REF!
JERARQUIA Devuelve la “jerarquía” de un número dentro de una lista. La
“jerarquía” de un número es su posición en la lista si ésta se considerara
ordenada de menor a mayor
Sintaxis
JERARQUIA(número ; referencia ; orden)
•
•
•
número: es el número cuya jerarquía desea conocer.
referencia: es una matriz de o una referencia a una lista de números. Los
valores no numéricos se pasan por alto.
orden: es un número que especifica cómo clasificar el argumento número.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
16
2.3 PROBLEMAS
2.3.1
Generar dos muestras de 100 valores cada una, comprendidos entre 0 y 1.
Comprobar mediante un gráfico que se respetan los límites previstos.
2.3.2
Comprobar el efecto de la tecla “Calcular” (F9).
2.3.3
Simular el lanzamiento 100 veces de un dado equilibrado.
2.3.4
Simular el experimento “lanzar dos dados y calcular la suma de ambos”.
2.3.5
Simular una distribución Uniforme no discreta U[0,100].
2.3.6
Generar una muestra (n=25) de una distribución N(10;1) usando las dos fórmulas dadas en la tabla. Ordenar los valores obtenidos de menos a mayor.
2.3.7
Estimar mediante MonteCarlo la probabilidad de que al colocar 5 números
distintos al azar, al menos dos de ellos sean consecutivos. (Utilizar la función
JERARQUIA aplicada sobre un conjunto de números aleatorios para obtener un
muestro sin reemplazamiento)
2.3.8
¿Estimar la probabilidad de que al escribir n cartas y sus correspondientes n
sobres y colocarlos al azar las unas en los otros, al menos uno de ellos contenga la carta correcta?
2.3.9
Un grupo de 2N chicos y 2N chicas se divide en dos grupos iguales. Hallar
la probabilidad de que cada grupo tenga igual número de personas de cada
sexo.
2.3.10 ¿Cuál de los tres sucesos siguientes es más probable?: SIXTO RÍOS Pág. 33
problema 27
a) obtener al menos un 6 al lanzar 6 dados.
b) al menos dos 6 al lanzar 12 dados.
c) al menos tres 6 al lanzar 18 dados.
Se trata de un problema elemental de probabilidad cuya solución analítica es evidente: la única forma de no sacar al menos un 6 (1/6 de probabilidad al aplicar el
criterio de Laplace) es que ninguno de los lanzamiento lo sea, es decir, al lanzar n
dados la probabilidad es: Pn = 1-(5/6)n. No obstante procederemos a la simulación de las tres alternativas para comprobar la validez del procedimiento de
aproximación basado en el método de MonteCarlo.
2.3.11 Un jugador apuesta por uno de los dígitos 1,2,3,4,5 o 6. Se lanzan tres dados, si en uno, dos o tres de los dados sale el número apostado el jugador
recibe dos, tres o cuatro veces su apuesta; si no sale su número, pierde lo
apostado. SIXTO RÍOS Pág. 61 problema 21.
a) Simular 100 veces el experimento.
b) ¿Cuál es la esperanza de pérdida si apuesta n euros?.
2.3.12 Dos personas deciden verse para lo cual se citan en un determinado lugar
ofreciéndose cada una llegar entre las 6 y las 6:50 y no esperar a la otra
más de 10 minutos, estando como mucho hasta las 7. ¿Cuál es la probabilidad de que lleguen a encontrarse?.
2.3.13 Una compañía aérea vende sus billetes a 15 euros. Cada pasajero suponen
un coste de 3 euros. El avión tiene 100 plazas. La probabilidad de que se
presente un pasajero con reserva previa es P. Los billetes reservados y no
atendidos (overbooking) se compensan con 30 euros. Optimizar el número
máximo posible de reservas.
2.3.14 Sixto Ríos (1983) refiere el siguiente problema “Un sultán tiene el propósito
de establecer un política de control de la natalidad que incremente la proporción de mujeres de la población. Para ello adopta promulga el siguiente
edicto: Tan pronto como una mujer tenga su primer hijo le estará prohibido
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
17
tener más descendencia”. Suponiendo que la probabilidad de que nazca un
niño es igual a la de que nazca una niña, comentar la eficacia del edicto del
sultán.
La manera que proponemos de abordar el problema es la siguiente: supondremos
un número N = 20 de mujeres a las que hacemos parir un número suficiente de
hijos (digamos que también 20) cuyo género se adapte a las probabilidades de nacimiento de cada uno. Tendremos que generar para cada mujer, un experimento
de Bernouilli de probabilidad p, cosa que en Excel es extraordinariamente sencillo
ya que basta con asignar a la celda en cuestión la fórmula siguiente:
IF(ALEATORIO()<=p;Éxito;Fracaso)
Donde p es la probabilidad del suceso que hemos llamado (arbitrariamente éxito);
así, si como es nuestro caso, tenemos que:
Éxito
Fracaso
Probabilidad
p
1-p
Suceso
Mujer(M)
Hombre (H)
bastará que, suponiendo que la celda Ref contiene el valor de p escribamos la fórmula
IF(ALEATORIO()<=Ref;"M";"H")
hecho esto tendremos asociada a cada madre un progenie aleatoria distribuida con
arreglo al valor de p; por ejemplo:
1
H
H
M
H
H
M
H
M
M
2
H
M
M
M
H
M
M
M
H
3
M
M
M
H
H
H
M
M
M
4
M
H
M
M
M
H
M
H
M
5
M
M
M
M
H
H
H
M
M
6
H
H
H
H
M
H
H
M
H
7
M
H
M
H
M
H
M
M
H
8
H
H
H
H
H
M
M
M
M
9
M
H
H
H
M
M
M
M
H
10
H
M
H
H
M
M
M
H
H
11
M
H
H
H
M
M
M
M
H
12
M
M
M
M
H
H
M
M
M
13
M
M
M
M
M
M
M
M
M
14
M
M
M
H
H
H
M
M
H
15
M
H
M
H
H
M
M
M
H
16
M
H
M
M
H
H
M
H
M
17
M
H
M
H
H
H
H
H
M
18
M
M
H
M
M
M
M
M
M
19
M
M
M
M
H
M
H
H
M
20
H
H
H
M
M
M
H
H
M
Ahora sólo queda aplicar el edicto del sultán contando únicamente los hijos tenidos
hasta que hubiera aparecido la primera "H", para ello utilizamos la función de Excel
COINCIDIR, cuya sintaxis es:
COINCIDIR(valor_buscado;matriz_buscada;tipo_de_coincidencia)
• Valor_buscado es el valor que se usa para encontrar el valor deseado en
la tabla.
• Matriz_buscada es un rango múltiple de celdas que contienen posibles
valores a buscar
• Tipo_de_coincidencia es el número -1, 0 ó 1 y especifica cómo hace coincidir
Puesto que buscamos las "H" la fórmula será:
=COINCIDIR("H";ICol:Fcol;0)
siendo Icol:Fcol las direcciones en las que buscar, es decir la progenie de cada mujer sin considerar el edicto.
El número obtenido por la aplicación de esta fórmula será el ordinal del primer varón de la progenie. Bastará entonces con sumar estos números (restándole una
unidad a cada uno de ellos) para obtener el número de Hijas, siendo el número de
Hijos igual al de madres consideradas. La estimación de las proporciones finales de
unos y otros en la población, nos llevará a concluir que el edicto del sultán, no sólo
es vejatorio para sus súbditos, sino que además es absolutamente inútil por cuanto
no cumple el objetivo con el que fue promulgado.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
18
3 Distribución de frecuencias.
3.1 Procedimientos relacionados
Excel cuenta con dos procedimientos para obtener la distribución de frecuencias
de una variable:
a) Utilizar la función FRECUENCIA.
b) Recurrir al complemento de Análisis de Datos (HISTOGRAMA).
El segundo procedimiento se describe en el apartado 13.9 de este documento.
La función de Excel para la obtención de las distribución de frecuencias es:
•
FRECUENCIA: Devuelve una distribución de frecuencia como una matriz
vertical
Su sintaxis es
FRECUENCIA(datos; grupos)
•
Datos: es una matriz de un conjunto e valores o una referencia a un conjunto de valores cuyas frecuencias desea contar. Si datos no contiene ningún valor, FRECUENCIA devuelve una matriz de ceros.
•
Grupos: es una matriz de intervalos o una referencia a intervalos dentro de
los cuales desea agrupar los valores del argumento datos. Si grupos no contiene ningún valor, FRECUENCIA devuelve el número de elementos contenido en datos.
Observaciones
•
FRECUENCIA se introduce como una fórmula matricial después de seleccionar un rango de celdas adyacentes en las que se desea que aparezca el
resultado de la distribución.
•
El número de elementos de la matriz devuelta supera en una unidad el número de elementos de grupos. El elemento adicional de la matriz devuelta
devuelve la suma de todos los valores superiores al mayor intervalo.
•
La función FRECUENCIA pasa por alto celdas en blanco y texto.
Una observación se cuenta como perteneciente al intervalo cuya marca de clase es Ci
si se verifica que: C i−1 < x i ≤ C i
1
2
3
xi ≤ 1
1 < xi ≤ 2
2 < xi ≤ 3
3 < xi
En general:
C i−1 < x i ≤ C i
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
19
3.2 PROBLEMAS
3.2.1
Generar 100 valores (discretos) comprendidos entre 0 y 10.
a) Construir la tabla de distribución de frecuencias de dichos valores.
b) Representar gráficamente los valores mediante un diagrama de barras y polígonos de frecuencias acumulados y no acumulados.
Distribución de frecuencias
Ci
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
ni
12
15
19
15
7
9
18
15
8
7
17
142
fi
0,084507
0,105634
0,133803
0,105634
0,049296
0,063380
0,126761
0,105634
0,056338
0,049296
0,119718
1
Ni
12
27
46
61
68
77
95
110
118
125
142
Fi
0,084507
0,190141
0,323944
0,429577
0,478873
0,542254
0,669014
0,774648
0,830986
0,880282
1,000000
0,16
0,16
0,140,1
0,120,1 1
0,1
0,100,1 0
0,1
0,080,1
0,1
0,060,1
0,040,1
0,1
0,020,1
2
6
10
7
3
4
5
8
9
0,00
1,00
0,14
0,90
0,80
0,12
0,70
0,60
0,10
0,08
0,50
0,06
0,40
0,30
0,04
0,20
0,10
0,02
0,00
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0,00
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
3.2.2
20
Copiar la siguiente fórmula descrita anteriormente:
=500+200*(RAIZ(-2*LOG(ALEATORIO()))*SENO(2*PI()*ALEATORIO()))
− 2 ⋅ Ln(U) ⋅ sen(2πU)
U ≈ U[0;1]
y utilizarla para generar 1000 valores de una variable aleatoria N(500;200). Una
vez obtenidos los valores,
a) Construir la tabla de su distribución de frecuencias,
b) Realizar un histograma de los valores,
c) Aproximar su función de densidad mediante un polígono de frecuencias.
Ci
A
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
550
600
650
700
750
800
850
900
B 950
1000
25
50
75
100
125 150
175 200
225 250
275 300
325 350
375 400
425 450
475 500
525 550
575 600
625 650
675 700
725 750
775 800
825 850
875 900
925 950
975 1000
ni
2
6
14
44
79
182
299
459
597
745
731
597
485
308
144
108
39
15
4
1
4859
4859
fi
0,0004
0,0012
0,0029
0,0091
0,0163
0,0375
0,0615
0,0945
0,1229
0,1533
0,1504
0,1229
0,0998
0,0634
0,0296
0,0222
0,0080
0,0031
0,0008
0,0002
1
Ni
2
8
22
66
145
327
626
1085
1682
2427
3158
3755
4240
4548
4692
4800
4839
4854
4858
4859
Fi
0,0004
A
MIN/MAX
0,0016
B
Redondeo a enteros
0,0045
C
Redondeo a múltiplos de 10
0,0136
A
B
C
0,0298
Min
12,6 12,0 0,0
0,0673
Max 984,8 985,0 990,0
0,1288
0,2233
0,3462
Rango
0,4995
A MIN(B:B)
0,6499
B REDONDEAR.MENOS(MIN(B:B);0)
0,7728
C REDOND.MULT(MAX(0;MIN(B:B)-10);10)
0,8726
0,9360 Intervalos
0,9656
70 REDONDEAR.MAS(RAIZ(CONTAR(B:B));0)
0,9879
70 ENTERO(RAIZ(CONTAR(B:B)))+1
0,9959
0,9990
0,9998
1,0000
800
0,18
700
0,16
600
0,14
0,12
500
0,10
400
0,08
300
0,06
200
0,04
100
0,02
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
925
825
725
625
525
425
325
225
125
0,00
25
25
75
125
175
225
275
325
375
425
475
525
575
625
675
725
775
825
875
925
975
0
Estadística con Excel
21
4 Medidas de tendencia central, variación y forma.
4.1 Procedimientos relacionados
Excel cuenta con dos procedimientos para obtener la descripción mediante estadísticos de una muestra o una población:
a) Utilizar las funciones relacionadas expuestas a continuación.
b) Recurrir al complemento de Análisis de Datos (Estadística Descriptiva).
Descrito en el apartado 13.5 de este documento.
4.2 Funciones para el cálculo de la tendencia central.
Media.
• PROMEDIO: Devuelve la media aritmética de los argumentos.
• PROMEDIOA: Devuelve la media incluidos texto y valores lógicos.
• MEDIA.ACOTADA: Devuelve la media recortada de un conjunto de datos
MEDIA.ACOTADA(matriz ; porcentaje)
Matriz es la matriz o el rango de valores que desea acotar y de los cuales
se calculará la media. Porcentaje es el número fraccionario de puntos de
datos que se excluyen del cálculo. Por ejemplo, si porcentaje = 0,2, se eliminarán cuatro puntos de un conjunto de datos de 20 puntos (20 x 0,2),
dos de la parte superior y dos de la parte inferior.
•
•
MEDIA.ARMO: Devuelve la media armónica.
MEDIA.GEOM: Devuelve la media geométrica.
Mediana.
• MEDIANA: Devuelve la mediana de los números dados.
Moda.
• MODA: Devuelve el valor más frecuente en un conjunto de datos.
4.3 Funciones para el cálculo de la variación.
Rango medio.
• Usar MAX y MIN:
RM = PROMEDIO(MAX(Datos)+MIN(Datos))
Cuartiles.
• CUARTIL:
CUARTIL(matriz ; cuartil)
Matriz, es la matriz o rango de celdas de valores numéricos cuyo cuartil
desea obtener. Cuartil, indica el valor que se devolverá, el código es (0 =
mínimo; 1 = primer cuartil; 2 = mediana; 3 = tercer cuartil;4 = máximo).
•
PERCENTIL: Devuelve el percentil k-ésimo de los valores de un rango
PERCENTIL(matriz ; k)
Matriz es la matriz o rango de datos que define la posición relativa. K es el
valor de percentil en el intervalo de 0 a 1, inclusive.
•
RANGO.PERCENTIL: Devuelve el % del los valores que son menores que
cifra dentro de matriz
RANGO.PERCENTIL(matriz;x;cifra_significativa)
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
22
Matriz es la matriz o rango de datos con valores numéricos que define la
posición relativa. X, es el valor cuyo rango percentil desea conocer. Cifra_significativa es un valor opcional que identifica el número de cifras
significativas para el valor de porcentaje devuelto. Si se omite este argumento, RANGO.PERCENTIL utiliza tres dígitos.
Rango intercuartílico.
• Usar cualquiera de las dos alternativas siguientes:
PERCENTIL (RI = PERCENTIL(datos;0,75)-PERCENTIL(datos;0,25))
CUARTIL (RI = CUARTIL(datos;3)- CUARTIL(datos;1)).
Varianza y desviación típica.
• VAR(A): Calcula la (cuasi)varianza de una muestra.
• VARP(A): Calcula la varianza de la población.
• DESVEST(A): Calcula la (cuasi) desviación estándar de una muestra.
• DESVESTP(A): Calcula la desviación estándar de la población total.
Coeficiente de variación.
•
4.4
Usar PROMEDIO y DESVEST
Funciones para el cálculo de la forma.
Simetría
• COEFICIENTE.ASIMETRIA: Devuelve el sesgo de una distribución
Curtosis
• CURTOSIS: Devuelve el coeficiente de curtosis de un conjunto de datos
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
23
4.5 PROBLEMAS
4.5.1
Para los datos siguientes
{7,4,9,7,3,12}
Calcular todos los estadísticos descritos anteriormente
Datos
7
4
9
7
3
12
4.5.2
Media 7,00
Mediana 7,00
Moda 7,00
Rango Medio
4,5
Eje medio 6,625
Rango
9
Rango intercualtílico 3,75
Varianza 10,80
Desviación 3,29
Coeficiente de variación 0,3550
Para los datos anteriores, comprobar los resultados de las siguientes funciones:
a)
b)
c)
d)
e)
f)
g)
PROMEDIO;
MEDIA.ARMO;
MEDIA.GEOM;
VAR;
VARP;
COEFICIENTE.ASIMETRIA;
CURTOSIS
con los obtenidos al hacer los cálculos directamente sobre la hoja.
4.5.3
Para los datos anteriores calcular los momentos de tercer y cuarto orden
centrados en torno a la media.
m3 =
4.5.4
1 N
(x i − x )3
∑
N i=1
m4 =
;
1 N
(x i − x )4
∑
N i=1
Para el siguiente conjunto de datos
1, 4, 3, 8, 9, 10, 10, 7, 3, 1, 8, 7, 5, 5, 8, 10, 1
calcular la MEDA, definida como:
MEDA
4.5.5
X
= mediana
{x
1
− med x ; x 2 − med x ;L ; x N − med x
}
1
4
3
8
9 10 10 7
3
1
8
7
5
5
8 10 1
7
6
3
4
1
2
4
6
1
0
2
2
1
3
3
3
0
3
6
¿Cuál es la media geométrica del siguiente conjunto de valores?
-1, 3,
9
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
4.5.6
24
Suponga el siguiente conjunto de datos
13, 15, 14, 17, 13, 16, 15, 16, 16
a) Suponga que por error, el último dato se introdujo como 61 en vez de
16. Compare la descripción de los dos conjunto de datos.
A
13
15
14
17
13
16
15
16
16
4.5.7
B
13
15
14
17
13
16
15
16
61
Media
Error típico
Mediana
Moda
Desviación estándar
Varianza de la muestra
Curtosis
Coeficiente de asimetría
Rango
Mínimo
Máximo
Suma
Cuenta
Mayor (1)
Menor(1)
Nivel de confianza(95,0%)
A
15
0,471
15
16
1,414
2
-1,089
-0,341
4
13
17
135
9
17
13
1,09
B
20
5,145
15
13
15,435
238,25
8,800
2,955
48
13
61
180
9
61
13
11,86
Para los datos del ejercicio 3.45 (Pág. 143)
5,65 5,34 5,57 5,62 5,47 5,32 5,77 5,50 5,61 5,63
5,44 5,54 5,40 5,56 5,40 5,67 5,57 5,32 5,45 5,50
5,42 5,45 5,53 5,46 5,47 5,29 5,42 5,50 5,44 5,57
5,40 5,52 5,54 5,44 5,61 5,49 5,58 5,53 5,25 5,67
5,53 5,41 5,55 5,51 5,53 5,55 5,58 5,58 5,56 5,36
a) Calcular un intervalo centrado en torno a la mediana que contenga el
{80%;90%;95%;99%} de los datos.
b) Hacer un gráfico que incluya la mediana.
5,80
5,75
5,70
5,66
5,67
5,62
5,60
5,50
5,40
5,39
5,30
5,32
5,30
5,26
5,20
5,10
5,00
80%
90%
95%
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
99%
Estadística con Excel
4.5.8
25
Con los datos anteriores
a) Construya un diagrama de caja. Para ello deberá crear la siguiente estructura de datos y representarla gráficamente.
Mínimo
Q1
Q1
Mediana
Mediana
Mediana
Q3
Q3
Máximo
Q3
Q3
Q1
Q1
2
2
3
3
1
3
3
2
2
2
1
1
2
5,44
5,57
5,25
5,77
5,52
5,2
5,4
5,6
5,8
b) Construya una tabla y un gráfico para, conociendo un valor concreto
(comprendido entre 5,25 y 5,75), se pueda deducir qué porcentaje de
bolsas tendrán un peso inferior o superior.
Valor
5,25
5,30
5,35
5,40
5,45
5,50
5,55
5,60
5,65
5,70
5,75
%
0,000
0,027
0,091
0,122
0,306
0,428
0,653
0,850
0,938
0,985
0,995
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
5,20
5,30
5,40
5,50
5,60
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
5,70
5,80
Estadística con Excel
4.5.9
26
Utilizando la fórmula siguiente
DISTR.LOG.INV(ALEATORIO();μ;σ)
genere una muestra aleatoria de 500 valores de una distribución LogNormal de
media μ = 10 y desviación σ = 3.
Se conviene en considerar valores atípicos aquellos que son mayores que
Q3 + 1,5·RI o menores que Q1 - 1,5·RI; y en considerar valores extremos
aquellos que son mayores que Q3 + 3·RI o menores que Q1 - 3·RI.
Para los datos recién generados
a)
b)
c)
d)
representar el histograma;
obtener una aproximación a la función de densidad;
un diagrama de caja;
detectar si hay datos atípicos y/o extremos.
4.5.10 Para los datos anteriores compare gráficamente la mediana con la media
recortada (MEDIA.ACOTADA) al α% α∈(0;5;19;15;20}.
4.5.11 Se dispone de las notas en 2 asignaturas (A y B) de un mismo grupo de
alumnos. Se quiere corregir las notas de B de manera que la nueva nota B’
sea la que corresponda, por estar en la misma posición de orden, que la del
grupo B (La nota más alta de B se convertirá en la que sea más alta de A, la
segunda de B en la segunda de A ...). Suponer que A ≈ U[0;10] y que B ≈
U[3;5]. Hacer un gráfico de la transformación.
10,0
9,0
8,0
7,0
6,0
5,0
4,0
3,0
2,0
1,0
0,0
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
7,0
8,0
9,0
10,0
Estadística con Excel
27
4.5.12 Repetir el problema anterior suponiendo que A y B están referidos a dos
cursos con distinto número de alumnos.
4.5.13 La tabla siguiente muestra la distribución de frecuencias absolutas de una
variable X. Con esta información calcular
a) la media de X;
b) su varianza.
Xi
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
ni
35
5
21
32
47
24
12
32
7
30
33
23
4.5.14 Utilizar el módulo de Análisis de datos para generar una muestra aleatoria
de una distribución binomial B(n=40;p=0,18).
a) Obtener la distribución de frecuencias absolutas.
b) Calcular media, varianza, desviación, coeficiente de asimetría (CAs) y
coeficiente de apuntamiento (CAp) los datos no agrupados
c) Lo mismo utilizando los datos agrupados.
i =k
x = ∑ (c i ⋅ fi )
Sx =
;
i=1
i =k
CA s =
∑ (c
i=1
i =k
∑ (c
i=1
i =k
− x ) ⋅ fi
3
i
S
− x ) ⋅ fi
2
i
CA P =
;
3
x
∑ (c
i=1
− x ) ⋅ fi
4
i
S 4x
4.5.15 Comprobar las siguientes propiedades de la media aritmética:
a) La suma de las desviaciones de los valores de la variable respecto de
su media aritmética siempre es cero.
∑ (x
i
− x) = 0
b) La media de las desviaciones cuadráticas de los valores de la variable respecto de un constante k cualquiera es mínima cuando k es la
media de x.
min
{∑ (x − k ) } ⇔
2
i
(k = x )
c) Se verifica que:
V = (ax + b )
⇒
V = ax + b
4.5.16 Comprobar que se verifica que
Hx ≤ G x ≤ x
siendo Hx y Gx las media armónica y geométrica respectivamente
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
28
4.5.17 Comprobar la desigualdad de Tchebychev.
Para cualquier conjunto de datos (de una población o una muestra) y cualquier constante k mayor que 1, el porcentaje de los datos que debe caer
dentro de k-veces la desviación típica a cualquier lado de la media es, como mínimo:
1 ⎞
⎛
Pr { x ∈ ( μ m kσ ) } ≥ ⎜1 − 2 ⎟
k ⎠
⎝
POBLACIÓN
Media
12
Desviación
1
k 1,35
MUESTRA
Media 12,033
Desviación 1,225
Minimo 9,490 4
8,0%
Inferior 10,379
41 82,0% 45,1%
Superior 13,687
Maximo 15,229 5
10,0%
50 100,0%
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
29
4.5.18 Sea el siguiente conjunto de datos:
6,6 3,7 5,9 4,0 3,6 3,1 3,2 6,1 3,7 5,2 5,8 5,0 5,7 4,1 4,2
3,1 4,7 4,2 4,1 4,1 6,5 7,0 6,0 6,9 4,6 4,1 6,6 4,6 3,0 6,4
a) Calcular qué valor k, en torno a su media, hace mínima la expresión
n
∑x
i
−k
i=1
Datos
6,6
3,7
5,9
4,0
3,6
3,1
3,2
6,1
3,7
5,2
5,8
5,0
5,7
4,1
4,2
3,1
4,7
4,2
4,1
4,1
6,5
7,0
6,0
6,9
4,6
4,1
6,6
4,6
3,0
6,4
4,6
4,0
4,1
4,2
4,3
4,4
4,5
4,6
4,7
4,8
4,9
5,0
5,1
2,0
2,6
2,5
2,4
2,3
2,2
2,1
2,0
1,9
1,8
1,7
1,6
1,5
0,9
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
1,1
1,2
1,3
1,4
1,3
1,9
1,8
1,7
1,6
1,5
1,4
1,3
1,2
1,1
1,0
0,9
0,8
0,6
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
1,1
1,0
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
1,1
1,2
1,3
1,4
1,5
1,5
0,9
1,0
1,1
1,2
1,3
1,4
1,5
1,6
1,7
1,8
1,9
2,0
1,4
0,8
0,9
1,0
1,1
1,2
1,3
1,4
1,5
1,6
1,7
1,8
1,9
1,5
2,1
2,0
1,9
1,8
1,7
1,6
1,5
1,4
1,3
1,2
1,1
1,0
0,9
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
1,1
1,2
1,3
1,4
0,6
1,2
1,1
1,0
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
1,2
1,8
1,7
1,6
1,5
1,4
1,3
1,2
1,1
1,0
0,9
0,8
0,7
0,4
1,0
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
0,1
1,1
1,7
1,6
1,5
1,4
1,3
1,2
1,1
1,0
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,1
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
0,4
0,2
0,1
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,5
0,9
1,0
1,1
1,2
1,3
1,4
1,5
1,6
1,7
1,8
1,9
2,0
0,1
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,4
0,2
0,1
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
0,5
0,1
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
0,5
0,1
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
1,9
2,5
2,4
2,3
2,2
2,1
2,0
1,9
1,8
1,7
1,6
1,5
1,4
2,4
3,0
2,9
2,8
2,7
2,6
2,5
2,4
2,3
2,2
2,1
2,0
1,9
1,4
2,0
1,9
1,8
1,7
1,6
1,5
1,4
1,3
1,2
1,1
1,0
0,9
2,3
2,9
2,8
2,7
2,6
2,5
2,4
2,3
2,2
2,1
2,0
1,9
1,8
0,0
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,5
0,1
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
2,0
2,6
2,5
2,4
2,3
2,2
2,1
2,0
1,9
1,8
1,7
1,6
1,5
0,0
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
1,6
1,0
1,1
1,2
1,3
1,4
1,5
1,6
1,7
1,8
1,9
2,0
2,1
1,8
2,4
2,3
2,2
2,1
2,0
1,9
1,8
1,7
1,6
1,5
1,4
1,3
32,2 35,0 33,6 33,0 32,8 32,6 32,4 32,2 32,4 32,8 33,2 33,6 34,2
35,5
35,0
34,5
34,0
33,5
33,0
32,5
32,0
31,5
31,0
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
5,0
4,8
4,6
4,4
4,2
4,0
30,5
Estadística con Excel
30
b) Hallar k utilizando SOLVER
c) Hallar k utilizando BUSCAR OBJETIVO
d) Comparar k con la mediana de los datos.
4.5.19 Comprobar que:
V = (ax + b )
⇒
σV = a σx
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
31
5 Medidas de asociación lineal
5.1 Procedimientos relacionados
Excel cuenta con dos procedimientos para obtener medidas de la relación lineal
entre variables:
a) Utilizar las funciones relacionadas expuestas a continuación.
b) Recurrir al complemento de Análisis de Datos en donde encontraremos varios procedimientos asociados:
• Covarianza (descrito en el punto 13.4)
• Regresión (descrito en el punto 13.13)
5.2 Funciones para el cálculo del grado de asociación lineal.
Covarianza.
• COVAR Devuelve la covarianza, o promedio de los productos de las desviaciones para cada pareja de puntos de datos.
COVAR(matriz1;matriz2)
•
•
Matriz1 es el primer rango de celdas de números enteros.
Matriz2 es el segundo rango de celdas de números enteros.
•
Los argumentos deben ser números o nombres, matrices o referencias que
contengan números.
Si el argumento matricial o de referencia contiene texto, valores lógicos o
celdas vacías, estos valores se pasan por alto; sin embargo, se incluirán las
celdas con el valor cero.
Si los argumentos matriz1 y matriz2 tienen números distintos de puntos de
datos, COVAR devuelve el valor de error #N/A.
Si los argumentos matriz1 o matriz2 están vacíos, COVAR devuelve el valor
de error #¡DIV/0! .
•
•
•
Coeficiente de correlación.
• COEF.DE.CORREL Devuelve el coeficiente de correlación entre dos rangos
de celdas definidos por los argumentos matriz1 y matriz2. Use el coeficiente
de correlación para determinar la relación entre dos propiedades. Por ejemplo, para examinar la relación entre la temperatura promedio de una localidad y el uso de aire acondicionado.
COEF.DE.CORREL(matriz1;matriz2)
•
•
Matriz1 es un rango de celdas de valores.
Matriz2 es un segundo rango de celdas de valores.
•
Los argumentos deben ser números, o bien nombres, matrices o referencias
que contienen números.
Si el argumento matricial o de referencia contiene texto, valores lógicos o
celdas vacías, estos valores se pasan por alto; sin embargo, se incluirán las
celdas con el valor cero.
Si los argumentos matriz1 y matriz2 tienen un número diferente de puntos
de datos, COEF.DE.CORREL devuelve el valor de error #N/A.
Si el argumento matriz1 o matriz2 está vacío, o si s (la desviación estándar
de los valores) es igual a cero, COEF.DE.CORREL devuelve el valor de error
#¡DIV/0!
•
•
•
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
32
5.3 PROBLEMAS
5.3.1
X
Y
Para el siguiente conjunto de datos:
48 11 17 49
55 19 22 61
8
8
25 37 14 39 12 21 33 45 29 42
38 40 24 49 18 33 36 46 30 44
a) Calcular la covarianza y el coeficiente de correlación de los datos.
b) Comprobar el resultado de las funciones con cálculos “a mano”.
c) Realizar el correspondiente diagrama de dispersión.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
X
Y
48
55
11
19
17
22
49
61
8
8
25
38
37
40
14
24
39
49
12
18
21
33
33
36
45
46
29
30
42
44
28,67 34,87
Covarianza
Covarianza
Correlación
Correlación
Correlación
1 n
∑ (x i − x )(y i − y ) (x
n
389,244
280,311
150,111
531,378
555,244
-11,489
42,778
159,378
146,044
281,111
14,311
4,911
181,844
-1,622
121,778
2845,333
189,689
189,689
0,9541
0,9541
0,9541
− x)
2
i
373,78
312,11
136,11
413,44
427,11
13,44
69,44
215,11
106,78
277,78
58,78
18,78
266,78
0,11
177,78
13,826
(y i
− y)
2
405,35
251,75
165,55
682,95
721,82
9,82
26,35
118,08
199,75
284,48
3,48
1,28
123,95
23,68
83,42
14,380
COVAR(B4:B18;C4:C18)
D19/15
COEF.DE.CORREL(B4:B18;C4:C18)
F22/(DESVESTP(C4:C18)*DESVESTP(B4:B18))
E22/(E19*F19)
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
5.3.2
33
El coeficiente de correlación por rangos de Spearman está definido de la
forma siguiente:
i =N
ρ =1−
6∑ di2
i =1
N3 − N
siendo di = x i − y i , con xi ; yi los rangos de las observaciones en ambas variables.
Generar dos variables aleatorias, X e Y, de la forma siguiente:
⎧⎪ X ≈ U[0;50 ]
⎨
⎪⎩ Y ⇒ y i = λx i + (1 − λ) ⋅ U[0;1]
comparar los valores de
X
33
10
32
35
37
8
35
2
6
10
35
37
4
45
40
42
26
46
40
3
6
15
48
27
37
46
1
50
33
49
31
29
40
10
2
34
27
Y
33
10
32
35
37
8
35
2
6
10
35
37
4
45
40
42
26
46
40
3
6
15
48
27
37
46
1
50
33
49
31
29
40
10
2
34
27
18
27
20
14
11
30
14
35
31
27
14
11
33
6
8
7
25
4
8
34
31
26
3
23
11
4
37
1
18
2
21
22
8
27
35
17
23
19
27
20
15
11
30
14
36
31
29
16
13
33
6
8
7
25
4
9
34
32
26
3
23
12
5
37
1
18
2
21
22
10
28
35
17
24
ρ con los de r2 para 0 ≤ λ ≤ 1
1
Peso 0,999
0,997
0 Correlación 1,000 Spearman
0
60
1
Valores
0
0
50
0
1
40
0
4
30
4
4
20
0
0
10
0
0
0
0
0
0
20
40
60
1
0
1
40
Rangos
0
0
35
0
30
1
1
25
0
20
0
0
15
0
0
10
0
5
4
1
0
0
0
0
10
20
30
40
1
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
5.3.3
34
Suponga que tiene 3 variables A, B y C cuyos coeficientes de correlación
con otra variable X son los dados en la tabla siguiente
X
A 0,932
B 0,007
C 0,415
a) Interprete el grado de relación de A, B y C con X antes y después de
realizar el diagrama de dispersión
X A B1 B2 B
C
15
15
12
14
8
14
8
8
5
10
6
2
6
14
9
13
15
15
16
9
7
11
13
6
13
15
14
13
15
7
14
9
7
5
11
7
16
7
15
9
13
14
16
1
9
8
10
12
7
14
13
17
10
16
7
12
7
8
6
10
5
4
8
15
11
15
14
15
17
8
8
13
15
7
15
0
1
5
3
8
2
8
7
10
5
9
14
6
13
9
14
15
14
15
10
7
10
13
5
13
0
1
5
3
8
2
8
7
10
5
9
14
6
13
9
14
15
14
15
10
7
10
13
5
13
#
#
#
#
7
#
7
8
6
#
5
#
8
#
#
#
#
#
#
8
8
#
#
7
#
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
A
B
C
A
B1
B2
C
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
X
0,932
0,007
0,415
X+ALEATORIO.ENTRE(-3;3)
(16-X)+ALEATORIO.ENTRE(-1;1)
X+ALEATORIO.ENTRE(-3;3)
X+ALEATORIO.ENTRE(-1;1)
Estadística con Excel
5.3.4
35
Sobre los datos de la hoja 3 ajustar utilizando SOLVER los siguientes modelos:
⎛
a.
b⎞
⎜⎜ a − ⎟⎟
)
x
y i = e ⎝ i ⎠ + εi
)
y
i = a ⋅ Ln( x i ) + b + ε i
b.
x
a
b
0,4
1,1
1,2
2,4
2,7
3,2
3,4
3,4
4,6
4,9
5,1
5,2
5,4
5,7
5,9
5,9
6,9
7,0
7,9
8,0
8,4
8,6
8,6
8,7
8,9
8,9
8,9
9,1
y
3,441
0,711
5,676
18,552
18,457
28,008
29,384
28,192
32,120
32,120
35,940
36,794
37,348
37,621
38,159
38,950
39,466
33,566
35,054
42,195
36,424
44,556
37,077
37,333
37,333
46,161
46,613
37,713
46,613
37,964
11,214
17,375
7,10007
18,44414
19,41989
27,19282
28,51364
30,41888
31,09873
31,09873
34,48850
35,19698
35,64560
35,86336
36,28658
36,89288
37,27961
37,27961
39,03537
39,19673
40,55309
40,69415
41,24128
41,50515
41,50515
41,63479
41,88967
41,88967
41,88967
42,13888
Y = exp(a - b/x)
Y=a*Ln(x)+b
50
2,02656
0,01173
0,92645
0,66398
0,75803
4,96032
1,04398
1,04398
2,10720
2,55160
2,89951
3,09029
3,50776
4,23061
4,78232
13,78747
15,85220
8,99182
17,05338
14,91098
17,34350
17,40492
17,40492
20,48245
22,31378
17,44110
22,31378
17,42921
257,334
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
0
2
4
6
8
5.3.5 Sobre los datos de la hoja 2 hacer lo siguiente:
• Diagrama de dispersión + Tendencia lineal + Ecuación.
• Utilizar las funciones INTERSECCION.EJE y PENDIENTE para calcular la
recta según un modelo lineal.
• Calcular, con los valores anteriores la predicción para X = {10,..,15}, comparar los resultados con los de la función TENDENCIA y los de la función
PRONOSTICO.
• Calcular el coeficiente de correlación comparar con el resultados de la función PEARSON.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
10
Estadística con Excel
36
6 Variables aleatorias discretas.
6.1 Binomial.
Supongamos que un experimento aleatorio tiene las siguientes características:
a) En cada prueba del experimento sólo son posibles dos resultados: el suceso A
(éxito) y su contrario A (fracaso).
b) El resultado obtenido en cada prueba es independiente de los resultados obtenidos anteriormente.
c) La probabilidad del suceso A es constante, la representamos por p, y no varía
de una prueba a otra. La probabilidad de es A 1- p y la representamos por q .
d) El experimento consta de un número n de pruebas.
Todo experimento que tenga estas características diremos que sigue el modelo
de la distribución Binomial. A la variable X que expresa el número de éxitos obtenidos
en cada prueba del experimento, la llamaremos variable aleatoria binomial. La variable
binomial es una variable aleatoria discreta, sólo puede tomar los valores 0, 1, 2, 3, 4,
..., n suponiendo que se han realizado n pruebas. Como hay que considerar todas las
maneras posibles de obtener k-éxitos y (n-k) fracasos debemos calcular éstas por
combinaciones.
Una v.a. Binomial representa el número de éxitos que ocurren en n repeticiones
independientes de un ensayo de Bernouilli cuya probabilidad de éxito es p. Así de distribuyen con arreglo a esta distribución, el número de piezas defectuosas en un lote de
tamaño n (moderado) cuando cada pieza tiene una probabilidad p de ser defectuosa;
el tamaño de un conjunto si éste es aleatorio y no demasiado grande; el número de
artículos demandados de un almacén, el número de encuestados que están a favor de
determinada cuestión, etc.
La notación habitual es X∼B(n,p).
La función de densidad es:
⎛n⎞
p( x ) = ⎜⎜ ⎟⎟ p X (1 − p)1− X
⎝X⎠
La función de distribución es:
F( x ) =
X
⎛n⎞
i= 0
⎝ ⎠
∑ ⎜⎜ i ⎟⎟ p
X
(1 − p)1− X
La media y varianza son (respectivamente):
np
;
np(1 − p)
Propiedades.
Si (X1,X2,..Xm) ∼B(ni,p) entonces (X1+X2+..+Xm)∼B(n1+n2+..nm,p); si X∼B(n,p)
entonces la variable (n-X)∼B(n,1-p). La distribución es simétrica sólo si p=1/2
Generación.
Puesto que Excel cuenta con una función para la inversa de la función de distribución, la generación de variables aleatorias puede hacerse, bien a través del módulo
de Análisis de datos, bien directamente por inversión utilizando la fórmula siguiente:
=BINOM.CRIT(n;p;ALEATORIO())
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
37
6.2 Poisson
Una v.a. de Poisson es en realidad una v.a. Binomial llevada al límite, es decir
cuando n→∞ (aunque basta con que sea suficientemente grande) y p→0 (aunque basta con que sea muy pequeño).
En general un suceso "raro" puede ser perfectamente modelizado por un v.a.
de Poisson, ejemplos típicos son el número de remaches defectuosos en un avión
(porque un avión puede llegar a tener varios millones de ellos y al ser un mecanismo
tan simple es realmente difícil que sea defectuoso); el número de erratas en un libro
(que contiene un gran número de palabras que difícilmente están mal escritas) el número de llegadas a un servicio si la distribución entre los tiempos es exponencial, el
número de accidentes laborales en un mes en una gran empresa, el número de personas que entran en un supermercado en un minuto, etc.
La notación habitual es X∼Poisson(λ). El único parámetro debe ser positivo λ>0.
La función de densidad es:
p( x ) =
e − λ λX
x!
La función de distribución es:
i= X
F( x ) = e −λ ∑
i= 0
λi
i!
La media y varianza coinciden en el único parámetro λ.
Propiedades.
Si (X1,X2,..Xm) ∼Poisson(λi) entonces (X1+X2+..+Xm)∼Poisson(λ1+ λ 2+.. λ m); si
X∼B(n,p) entonces la variable (n-X)∼B(n,1-p).
Generación.
Excel cuenta con una función para la distribución y densidad de Poisson, cuenta
también con la posibilidad de obtener muestras aleatorias así distribuidas (Herramientas + Análisis de Datos + Generación de números aleatorios). En cualquier caso es
posible obtener números que se distribuyan según una Poisson aleatorios utilizando la
fórmula siguiente:
BINOM.CRIT(λ/0,001;0,001;ALEATORIO())
Caracterización.
El parámetro pueden ser estimado fácilmente de la forma siguiente:
ˆ
λ = x (n)
6.3
Uniforme (Discreta)
Esta v.a. es el equivalente discreto de la de mismo nombre dentro de las distribuciones continuas. Se utiliza cuando un conjunto de posibles resultados es igualmente
probable, la cantidad de caras con un determinado número al lanzar un dado, la probabilidad de cada número en un sorteo legal, etc.
La notación habitual es X∼UD(a,b). El único parámetro debe ser positivo
La función de densidad es:
p(x) =
1
a −b +1
La función de distribución es:
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
>0.
Estadística con Excel
38
F(x) =
X − a +1
a −b +1
La media y varianza son:
a+b
2
(a − b + 1)2 − 1
12
;
Excel cuenta con una función directa para generar muestras aleatorias así distribuidas
ALEATORIO.ENTRE(a;b)
Caracterización.
Los parámetros pueden ser estimados fácilmente de la forma siguiente:
{
ˆ
a =, min X (n)
}
{
ˆ =, max X
b
(n)
;
}
6.4 Geométrica
Una v.a. Geométrica representa el número de fracasos que ocurren hasta obtener el primer éxito en la realización de ensayos de Bernouilli con probabilidad p de éxito. Así, el número de artículos examinados de un lote hasta que aparece el primer defectuoso, el número de candidatos a entrevistar cuando se quiere encontrar una persona idónea para un puesto de trabajo, el número de melones que un cliente exigente
manosea antes de conseguir aquél que satisface sus criterios, etc.
La notación habitual es X∼Geom(p) o, a veces, G(p).
La función de densidad es:
p(x) = p (1 − p)X
La función de distribución es:
F(x) = 1 − (1 − p)x +1
La media y varianza son respectivamente.
(1 − p)
p
(1 − p)
;
p2
Propiedades.
La primera propiedad es evidente: se trata de una particularización de la binomial negativa, es decir, se verifica que BN(1,p) ≡ Geom(p). Si (X1,X2,..Xm)∼G(p) entonces (X1+X2+..+Xm)∼BN(m,p).
Es el equivalente discreto de la Exponencial en el sentido de que es la única distribución discreta que "no guarda memoria" ya que el número de fallos ocurridos hasta
un instante dado no modifica la probabilidad de que el próximo intento sea un éxito.
Generación.
Excel no cuenta con una función para la distribución y densidad de la distribución Geométrica, sin embargo es fácil generar muestras aleatorias por inversión de la
función de Distribución utilizando la fórmula siguiente
REDONDEAR.MENOS(LN(ALEATORIO())/LN(1-p);0)
Caracterización.
Se verifica que:
p̂ =
1
X (n) + 1
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
39
6.5 Binomial Negativa
Una v.a. Binomial negativa representa el número de fracasos que ocurren hasta
obtener el n-ésimo éxito en la realización de ensayos de Bernouilli con probabilidad p
de éxito. Así, el número de artículos examinados de un lote hasta que aparece el nésimo defectuoso, el número de candidatos a entrevistar cuando se quiere formar un
equipo de n personas idóneas para un puesto de trabajo, etc.
La notación habitual es X∼NegBin(n,p) o, a veces, BN(n,p).
La función de densidad es:
p
⎛ n + X − 1⎞ X
= ⎜⎜
⎟⎟ p (1 − p) X
(x) ⎝
X
⎠
La función de distribución es:
=
F
(x)
⎛ n + i − 1⎞ n
⎟⎟ p (1 − p)i
i
i= 0 ⎝
⎠
i= X
∑ ⎜⎜
La media y varianza son respectivamente.
n(1 − p)
p
;
n(1 − p)
p2
Propiedades.
Si (X1,X2,..Xm)∼BN(ni) entonces (X1+X2+..+Xm)∼BN(n1+ n 2+.. n m). También es
conocida como distribución de Pascal o distribución de Polya. Se verifica que BN(1,p) ≡
Geom(p).
Generación.
Excel cuenta con una función para la distribución y densidad de la Binomial Negativa aunque no con la inversa de la distribución. No cuenta tampoco con la posibilidad de obtener muestras aleatorias a partir del módulo de Análisis de Datos + Generación de números aleatorios.
En cualquier caso es posible obtener números que se distribuyan según una esta distribución utilizando la fórmula siguiente:
BINOM.CRIT(DISTR.GAMMA.INV(U;n;(1-p)/p)/ε;ε;U)
siendo ε un número suficientemente pequeño (obtendremos buenos resultados con ε=
0,0001) y U la Uniforme (0;1), es decir U = ALEATORIO().
6.6 Distribución Hipergeométrica
Una v.a. Hipergeométrica representa el número de éxitos que ocurrirán cuando
de una población en la que hay N éxitos y M fracasos se extrae una muestra, sin repetición, de tamaño n. Es importante notar que el muestreo se hace sin repetición, es
decir sin devolver los objetos al seno de la población antes de cada ensayo, porque
esta característica es la única que diferencia esta distribución de la distribución binomial.
Se distribuyen según una Hipergeométrica magnitudes tales como el numero de
hombres (o de mujeres) que incluye una selección al azar de un grupo en el que ambos géneros están presentes, el numero de temas estudiados por un opositor que ha
decidido estudiar sólo unos cuantos del temario de su oposición cuando el examen
consta de varios temas, etc.
La notación habitual es X∼HiperGeom(n,N,M) o también X∼H(n,N,M). Todos los
parámetros deben ser lógicamente positivos y representan n el tamaño de la muestra
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
40
extraída; N número de éxitos que contiene la población, M el número total de elementos de la población.
La función de densidad es:
⎛ M⎞ ⎛ N − M⎞
⎜⎜ ⎟⎟ ⎜⎜
⎟
X ⎠ ⎝ n − X ⎟⎠
⎝
p
=
(x)
⎛ N⎞
⎜⎜ ⎟⎟
⎝n⎠
La función de distribución es:
1 i = X ⎛ M ⎞⎛ N − M ⎞
F
=
⎜⎜ ⎟⎟⎜⎜
⎟⎟
(x ) ⎛ N⎞ ∑
i = 0 ⎝ i ⎠⎝ n − i ⎠
⎜⎜ ⎟⎟
⎝n⎠
La media y varianza son:
nM
N
;
M⎞
⎛ N − n ⎞⎛ nM ⎞⎛
⎜
⎟⎜
⎟⎜ 1 − ⎟
N⎠
⎝ N − 1 ⎠⎝ N ⎠⎝
Propiedades.
Es evidente que ha de verificarse que: Max(0, n − N + M) ≤ X ≤ Min(M , n)
Generación.
Excel cuenta con una función para la distribución y densidad, no cuenta sin
embargo, con la posibilidad de obtener muestras aleatorias
6.7 Funciones Excel relacionadas
BINOMIAL
Recordamos que la función de cuantía de la distribución B(n,p) es:
⎛n⎞
p( x ) = ⎜⎜ ⎟⎟ p X (1 − p)1− X
⎝X⎠
mientras que la función de distribución es
F( x ) =
X
⎛n⎞
i= 0
⎝ ⎠
∑ ⎜⎜ i ⎟⎟ p
X
(1 − p)1− X
La función de Excel que nos da ambas es:
DISTR.BINOM(k ; n ; p ; acumulado)
•
•
•
k es el valor sobre el que hallaremos la probabilidad;
n y p los parámetros que definen la distribución;
acumulado es un valor lógico que determina la forma de la función. Si el
argumento acumulado es VERDADERO, DISTR.BINOM devuelve la función
de distribución; si es FALSO, devuelve la función de masa de probabilidad.
Una segunda función de Excel relacionada con la binomial es:
BINOM.CRIT(n ; p ; alfa)
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
41
Función que devuelve el menor valor cuya distribución binomial acumulativa es menor
o igual que un valor (alfa) de criterio.
•
•
n y p los parámetros que definen la distribución;
alfa el criterio (0<alfa<1).
BINOMIAL NEGATIVA
La función de cuantía es de NegBin(n,p) es:
p
⎛ n + X − 1⎞ X
= ⎜⎜
⎟⎟ p (1 − p) X
(x) ⎝
X
⎠
La función de Excel para la cuantía es:
NEGBINOMDIST(núm_fracasos;núm_éxitos;prob_éxito)
•
•
•
Núm_fracasos: es el número de fracasos.
Núm_éxitos: es el número límite de éxitos.
Prob_éxito: es la probabilidad de obtener un éxito.
Observaciones
•
•
•
•
Los argumentos núm_fracasos y núm_éxitos se truncan a enteros.
Si uno de los argumentos no es numérico, NEGBINOMDIST devuelve el valor de error #¡VALOR!
Si el argumento prob_éxito < 0 o si probabilidad > 1, NEGBINOMDIST devuelve el valor de error #¡NUM!.
Si los argumentos (núm_fracasos + núm_éxitos - 1) ≤ 0, la función NEGBINOMDIST devuelve el valor de error #¡NUM!.
POISSON
Recordamos que la función de cuantía de la distribución Poisson(λ) es:
p
(x)
=
e − λ λX
x!
La función de distribución es:
i= X
λi
= e−λ ∑
F
(x)
i = 0 i!
La función de Excel que nos da ambas es:
POISSON(x ; media ; acumulado)
•
•
•
x el valor que toma la variable;
media, el parámetro λ;
acumulado es un valor lógico que determina la forma de la función. Si el
argumento acumulado es VERDADERO, devuelve la función de distribución;
si es FALSO, devuelve la función de masa de probabilidad.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
42
HIPERGEOMÉTRICA
La función de cuantía de la HiperGeom(n,N,M) es:
⎛M⎞ ⎛N − M⎞
⎜⎜ ⎟⎟ ⎜⎜
⎟
x ⎠ ⎝ n − x ⎟⎠
⎝
p
=
(x)
⎛ N⎞
⎜⎜ ⎟⎟
⎝n⎠
La función de Excel a utilizar es:
DISTR.HIPERGEOM(x; n; M; N)
•
•
•
•
x es el número de éxitos en la muestra.
n es el tamaño de la muestra.
M es el número de éxitos en la población.
N es el tamaño de la población.
Observaciones
•
•
•
•
•
Todos los argumentos se truncan a enteros.
Si uno de los argumentos no es numérico, DISTR.HIPERGEOM devuelve el
valor de error #¡VALOR!
Si el argumento x < 0 o si x es mayor que el menor de los números entre el
argumento n o N, DISTR.HIPERGEOM devuelve el valor de error #¡NUM!
Si el argumento x es menor que el mayor número entre 0 o (n - N + M),
DISTR.HIPERGEOM devuelve el valor de error #¡NUM!
Si el argumento n, M, N < 0 o si n, M > N, DISTR.HIPERGEOM devuelve el
valor de error #¡NUM!
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
43
6.8 PROBLEMAS
6.8.1
Representar la función de masa de las siguientes distribuciones:
a) B(n=10;p=0,4).
b) Geom(p=0,65).
6.8.2
Una máquina fabrica una determinada pieza y se sabe que produce un 7
por 1000 de piezas defectuosas.
c) Hallar la probabilidad de que al examinar 50 piezas sólo haya una
defectuosa.
d) Generar una lista del nº de piezas defectuosas y su probabilidad
asociada.
6.8.3
La probabilidad de éxito de una determinada vacuna es 0,72. Calcular la
probabilidad de que, una vez administrada a 15 pacientes:
a) Ninguno sufra la enfermedad
b) Todos sufran la enfermedad
c) Dos de ellos contraigan la enfermedad
6.8.4
La probabilidad de que el carburador de un coche salga de fábrica defectuoso es del 4 por 100. Hallar :
a) El número de carburadores defectuosos esperados en un lote de mil
b) La varianza y la desviación típica.
6.8.5
Un profesor ha sometido a sus estudiantes a un examen de 18 preguntas,
cada una de las cuales tenia cuatro posibles respuestas, de las que únicamente una era la correcta. ¿A partir de qué puntuación obtenida por los
alumnos es razonable (95% de confianza) suponer que las respuestas no
han sido escogidas al azar?.
6.8.6
Un fabricante vende bolsas de semillas de maíz de calidad extra que germinan en un 98% de los casos. Las vende en bolsas de 500 granos y garantiza la germinación de un 96% de las semillas como mínimo. ¿Cuál es la probabilidad de que no cumpla la garantía?.
6.8.7
Generar una muestra de 100 valores de una distribución de Poisson de parámetro arbitrario.
a) Estimar el parámetro de la distribución.
b) Representar la función de masa observada y esperada.
6.8.8
Generar una muestra (n = 100) de una U[1;7]
a) Estimar su media y varianza.
b) Construir la distribución de frecuencias.
c) Comparar las frecuencias esperadas con las observadas.
d) Comparar la media y varianza esperadas con las observadas.
6.8.9
Igual que el anterior con una Geom(p=0,25).
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
44
6.8.10 Suponga que la probabilidad de encontrar una bujía defectuosa es del 25%.
a) ¿Cuál es la probabilidad de que sea necesario examinar 12 bujías antes de encontrar una defectuosa?.
b) Genere una tabla para todas las posibilidades.
c) Realice un histograma del valor de la variable aleatoria y de su función de densidad acumulada.
d) ¿Cuál será el número máximo de bujías que será necesario examinar
(95%)?.
Acum
0,2500
0,4375
0,5781
0,6836
0,7627
0,8220
0,8665
0,8999
0,9249
0,9437
0,9578
0,9683
0,9762
0,9822
0,9866
0,9900
0,9925
0,9944
0,9958
0,9968
0,9976
0,9982
0,9987
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
Éxito
0,250 0,025
0,2500 0,0250
0,1875 0,0244
0,1406 0,0238
0,1055 0,0232
0,0791 0,0226
0,0593 0,0220
0,0445 0,0215
0,0334 0,0209
0,0250 0,0204
0,0188 0,0199
0,0141 0,0194
0,0106 0,0189
0,0079 0,0184
0,0059 0,0180
0,0045 0,0175
0,0033 0,0171
0,0025 0,0167
0,0019 0,0163
0,0014 0,0158
0,0011 0,0155
0,0008 0,0151
0,0006 0,0147
0,0004 0,0143
0,30
0,25
0,20
0,15
0,10
0,05
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
0,00
6.8.11 La variable X se distribuye con arreglo a una Poisson (λ=10).
a) Generar una tabla para los primeros valores de f(x) y F(x).
b) Gráficos de ambas funciones
c) Calcular la media de los 20 primeros valores
10
0,000045
0,000454
0,002270
0,007567
0,018917
0,037833
0,063055
0,090079
0,112599
0,125110
0,125110
0,113736
0,094780
0,072908
0,052077
0,034718
0,021699
0,012764
0,007091
0,003732
0,001866
0,14
0,12
0,10
0,08
0,06
0,04
0,02
0,00
1,00
0,90
0,80
0,70
0,60
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Media 9,96546
0,000045
0,000499
0,002769
0,010336
0,029253
0,067086
0,130141
0,220221
0,332820
0,457930
0,583040
0,696776
0,791556
0,864464
0,916542
0,951260
0,972958
0,985722
0,992813
0,996546
0,998412
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
45
6.8.12 Supóngase que de un grupo de 50 diputados de una determinada cámara
legislativa, 30 están a favor de una determinada modificación a cierta ley.
a) Se selecciona un grupo al azar de 5 diputados, ¿cuál es la probabilidad de que en dicho grupo haya mayoría a favor de la modificación
de la ley?.
b) ¿Cuál será el tamaño óptimo del grupo de diputados para que la
probabilidad de modificación sea máxima, sabiendo que el reglamento de la cámara lo restringe a “una cifra comprendida entre 5 y 10
diputados”?.
N
M
n
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
30
50
0,67405
5
0,00732
0,06860
0,23405
0,36408
0,25869
0,06726
0,78328
6
0,00244
0,02927
0,13263
0,29126
0,32767
0,17936
0,03737
0,58965
7
0,00078
0,01164
0,06752
0,19693
0,31278
0,27107
0,11889
0,02038
0,70312
8
0,00023
0,00433
0,03140
0,11724
0,24731
0,30260
0,21014
0,07584
0,01090
0,52301
9
0,00007
0,00151
0,01346
0,06281
0,16959
0,27558
0,27017
0,15439
0,04672
0,00571
0,63503
10
0,00002
0,00049
0,00533
0,03064
0,10341
0,21509
0,28006
0,22593
0,10826
0,02786
0,00292
0,90
0,783
0,80
0,70
0,703
0,674
0,635
0,590
0,60
0,523
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
5
6
7
8
9
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
10
Estadística con Excel
46
6.8.13 Simular el experimento aleatorio correspondiente a una hipergeométrica de
parámetros n=5, M=10; N=4
a) Obtener las probabilidades de la v.a. observadas en la simulación y
compararlas con las teóricas esperadas
NOTA Utilizar las funciones JERARQUIA e INDICE para la simulación
M
N
n
1
4
2
2
3
2
2
1
1
1
1
1
1
1
10
4
5
0
1
2
3
4
1
1
2
3
1
0
1
1
1
0
1
0
0
0
0
0
1
4
1
0
0
0
0
1
2
53
95
49
4
203
0
5
0
1
0
1
0
0
OBS
0,01
0,26
0,47
0,24
0,02
0
6
0
0
1
0
0
1
ESP
0,02
0,24
0,48
0,24
0,02
0
0
7
8
0
1
0
0
1
0
0
1
0
0
1
1
ESP
0,50
0
9
0
0
0
1
0
0
OBS
0,45
0,40
0,35
0,30
0,25
0,20
0,15
0,10
0,05
0,00
0
1
2
3
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
4
0
10
0
0
1
0
0
0
Estadística con Excel
47
6.8.14 Considérese un empresario que compra motores a una compañía que los
fabrica. El empresario recibe lote de 40 motores, su plan de aceptación de
lote consiste en lo siguiente:
Seleccionar 8 motores del lote y someterlos a prueba. Si ninguno presenta defectos aceptar el lote, en caso contrario rechazarlo.
a) ¿Cuál es la probabilidad de aceptar un lote en el que 2 motores están defectuosos?.
b) Suponga que el empresario tiene una función de beneficio que es de
la forma:
C = 600 ⋅ n ⋅ P
n
c) Siendo n el tamaño del lote que inspecciona y P la probabilidad de
aceptar un lote que contiene 2 defectuosos. ¿Cuál es el tamaño óptimo (n*) del lote que debe inspeccionar?
4000
3346
3500
3000
3500
3198
2589
2589
2500
1820
2000
1500
1082
1038
1000
500
0
2
6
10
14
18
22
26
30
1082
2589
3346
3500
3198
2589
1820
1038
Pr
90
72
56
42
30
20
12
6
Ct
12
36
60
84
108
132
156
180
n
2
6
10
14
18
22
26
30
0 0,9013 0,7192 0,5577 0,4167 0,2962 0,1962 0,1167 0,0577
1 0,0974 0,2615 0,3846 0,4667 0,5077 0,5077 0,4667 0,3846
2 0,0013 0,0192 0,0577 0,1167 0,1962 0,2962 0,4167 0,5577
1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
48
6.8.15 Supóngase que para personas de determinada edad, la probabilidad de que
mueran por una enfermedad transmisibles es 0,001. ¿Cuántas personas de
este grupo pueden exponerse a la enfermedad de manera que la probabilidad de que no más de una persona muera sea por lo menos del 95%?.
No se puede resolver de forma analítica ya que la ecuación
⎛n⎞
⎛n⎞
⎜⎜ ⎟⎟ 0.001 0 0.999 n + ⎜⎜ ⎟⎟ 0.001 0 0.999 n = 0.95
⎝ 0⎠
⎝1⎠
(
)(
)
(
)(
)
no se resuelve de manera explicita
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
550
475
400
325
250
175
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
0,001
n DISTR.BINOM(1;n;p;1)
25
1,000
0,95
50
0,999
0,95
1,00
75
0,997
0,95
100
0,995
0,95
125
0,993
0,95
150
0,990
0,95
0,95
175
0,986
0,95
200
0,983
0,95
225
0,978
0,95
250
0,974
0,95
275
0,969
0,95
0,90
300
0,963
0,95
325
0,957
0,95
350
0,951
0,95
375
0,945
0,95
0,85
400
0,939
0,95
425
0,932
0,95
450
0,925
0,95
475
0,917
0,95
500
0,910
0,95
0,80
525
0,902
0,95
550
0,894
0,95
575
0,886
0,95
100
p
25
Primer método: búsqueda bruta
Estadística con Excel
49
Segundo método: utilizando “Buscar objetivo”
•
Definir la celda: Introducir la celda que depende de otra y que se pretende que
alcance el valor v
•
con el valor: introducir el valor v
•
para cambiar la celda: Introducir la celda que contiene el valor que se quiere
encontrar
1
1,000 0,95
DISTR.BINOM(1;D27;$D$1;1)
356
0,950 0,95
DISTR.BINOM(1;D27;$D$1;1)
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
50
7 Variables aleatorias continuas.
7.1 Funciones relacionadas con la Normal
Existen en total cuatro funciones relacionadas con la distribución normal, dos
de ellas referidas a la normal estándar N(0;1) y las otras dos a una normal genérica
N(π;σ). Cada una de ellas tiene además una función para la densidad y otra para la
inversa.
N(μ,σ)
DISTRI.NORM(x, μ, σ, 0)
DISTRI.NORM(x, μ, σ, 1)
α
x
DISTRI.NORM.INV(α, μ, σ)
σ
μ
1. DISTR.NORM: Devuelve la distribución normal acumulativa
DISTR.NORM(x ; media ; desv_estándar ; acum)
•
•
•
•
•
•
X: es el valor cuya distribución desea obtener.
Media: es la media aritmética de la distribución.
Desv_estándar: es la desviación estándar de la distribución.
Acum: es un valor lógico que determina si la función devuelve la densidad
(Acum = 0) o la función de Distribución (Acum = 1).
Si los argumentos media o desv_estándar no son numéricos, DISTR.NORM
devuelve el valor de error #¡VALOR!
Si el argumento desv_estándar ≤ 0, la función DISTR.NORM devuelve el valor de error #¡NUM!
2. DISTR.NORM.ESTAND: Devuelve la distribución normal acumulativa estándar.
DISTR.NORM.ESTAND(z)
•
Z: es el valor para el cual desea obtener la distribución.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
51
3. DISTR.NORM.ESTAND.INV Devuelve el inverso de la distribución normal
acumulativa estándar.
DISTR.NORM.ESTAND.INV(probabilidad)
•
•
•
•
Probabilidad: es una probabilidad correspondiente a la distribución normal.
Si el argumento probabilidad no es numérico, DISTR.NORM.ESTAND.INV
devuelve el valor de error #¡VALOR!
Si probabilidad < 0 o si probabilidad > 1, DISTR.NORM.ESTAND devuelve el
valor de error #¡NUM!
La función DISTR.NORM.ESTAND.INV se calcula utilizando una técnica iterativa. Dado un valor de probabilidad, DISTR.NORM.ESTAND.INV itera hasta
que el resultado tenga una exactitud de ± 3x10^-7. Si no converge después
de 100 iteraciones, la función devuelve el valor de error #N/A.
4. DISTR.NORM.INV: Devuelve el inverso de la distribución normal acumulativa
DISTR.NORM.INV(probabilidad ; media ; desv_estándar)
•
•
•
•
•
•
Probabilidad: es l probabilidad correspondiente a la distribución normal.
Media: es la media aritmética de la distribución.
Desv_estándar: es la desviación estándar de la distribución.
Si uno de los argumentos no es numérico, DISTR.NORM.INV devuelve el valor de error #¡VALOR!
Si probabilidad < 0 o si probabilidad > 1, DISTR.NORM.INV devuelve el valor de error #¡NUM!
Si desv_estándar ≤ 0, DISTR.NORM.INV devuelve el valor de error #¡NUM!
7.2 Funciones relacionadas con otras distribuciones
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
DIST.GAMMA.INV Devuelve el inverso de la función gamma acumulativa
DIST.GAMMA Devuelve la distribución gamma
DISTR.BETA.INV Devuelve el inverso de la función de densidad de probabilidad beta acumulativa
DISTR.BETA Devuelve la función de densidad de probabilidad beta acumulativa
DISTR.CHI Devuelve la probabilidad de una sola cola de la distribución
chi cuadrado
DISTR.EXP Devuelve la distribución exponencial
DISTR.F Devuelve la distribución de probabilidad F
DISTR.INV.F Devuelve el inverso de una distribución de probabilidad F
DISTR.LOG.INV Devuelve el inverso de la distribución logarítmiconormal
DISTR.LOG.NORM Devuelve la distribución logarítmico-normal acumulativa
DISTR.T.INV Devuelve el inverso de la distribución t de Student
DISTR.T Devuelve la distribución t de Student
DISTR.WEIBULL Devuelve la distribución Weibull
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
52
7.3 Beta
Usos.
Debido a su gran flexibilidad se utiliza en situaciones en las que la ausencia de
datos concretos no impide, sin embargo, tener una idea del comportamiento "global"
de la variable aleatoria. Si suponemos conocidos, o razonablemente supuestos, valores
tales como el máximo, mínimo, media o moda y el tipo de simetría (o asimetría), entonces es posible encontrar una distribución Beta que se adapte a dichas suposiciones.
También se utiliza para simular la proporción (o el número total) de productos
defectuosos en un lote de fabricación, la duración de un proceso (en PERT/CPM), o la
mediana de una muestra aleatoria.
Notación y parámetros.
La notación habitual es X∼Be(α,β) o bien X∼Beta(α,β), los dos parámetros son
de forma (α, β >0). En Excel la notación es diferente y se basa en el hecho de que la
distribución puede ser fácilmente reescalada a un intervalo (a,b) ya que si X ∼ Be(α,β)
→ 0≤X≤1 al hacer X´=a+(b-a)X tendríamos X´∼Be(α,β) pero ahora con a≤X´≤b. Así, la
notación en Excel es X∼Be(α,β,a,b); en este caso los parámetros a y b son de escala en
la distribución.
Densidad y Distribución.
f (x) =
x α−1 (1 − x )β−1
B ( α,β )
siendo B(α,β) la función Beta:
1
B ( α , β ) ∫ x α −1 (1 − x )β −1 dx
0
para la Beta de cuatro parámetros, usada en Excel, tendremos:
f (x) =
1
B ( α ,β )
( x − a) α−1 (b − x )β−1
(b − a) α+β−1
F(x) no tiene, en general, forma cerrada.
Estadísticos.
La media y varianza son (respectivamente):
α
α+β
;
αβ
(α + β ) (α + β + 1)
2
el sesgo, la curtosis y el coeficiente de variación son (respectivamente):
2(β − α)
(α + β + 2)
α +β +1
αβ
;
3(α + β + 1)[αβ(α + β − 6) + 2(α + β) 2 ]
αβ(α + β + 2)(α + β + 3)
;
β
α(α + β + 1)
Generación.
Puesto que Excel cuenta con una función para la inversa de la función de distribución, la generación de variables aleatorias puede hacerse directamente por inversión
utilizando la fórmula siguiente:
DISTR.BETA.INV(ALEATORIO();α, β , a , b ).
Caracterización.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
53
Los parámetros pueden ser estimados de la forma siguiente [W1]:
ˆ = (1 − x )⎡ ⎡ x (1 − x ) ⎤ − 1⎤
;β
⎢⎢ s 2 ⎥
⎥
⎦
⎣⎣
⎦
⎡ ⎡ x(1 − x ) ⎤
⎤
− 1⎥
α
ˆ = x ⎢⎢
2
⎥
⎦
⎣⎣ s
⎦
BETA(α,β ,min,max)
6,2
0,003344
0,023411
0,050167
0,080268
0,113712
0,157191
0,214047
0,240803
0,297659
0,351171
0,397993
0,448161
0,505017
0,561873
0,612040
0,668896
0,715719
0,762542
0,789298
0,822742
0,842809
0,882943
0,913043
0,939799
0,969900
0,976589
0,989967
0,996656
1,000000
1,000000
5,9
5,5
0,00333
0,01996
0,02661
0,02994
0,03326
0,04324
0,05655
0,02661
0,05655
0,05322
0,04657
0,04989
0,05655
0,05655
0,04989
0,05655
0,04657
0,04657
0,02661
0,03326
0,01996
0,03991
0,02994
0,02661
0,02994
0,00665
0,01330
0,00665
0,00333
0,00000
5,2
0,0033
0,0201
0,0268
0,0301
0,0334
0,0435
0,0569
0,0268
0,0569
0,0535
0,0468
0,0502
0,0569
0,0569
0,0502
0,0569
0,0468
0,0468
0,0268
0,0334
0,0201
0,0401
0,0301
0,0268
0,0301
0,0067
0,0134
0,0067
0,0033
0,0000
4,8
n
1
6
8
9
10
13
17
8
17
16
14
15
17
17
15
17
14
14
8
10
6
12
9
8
9
2
4
2
1
0
1
4,5
4,2
Dis
0,004246
0,015740
0,034906
0,061400
0,094577
0,133622
0,177639
0,225691
0,276836
0,330154
0,384760
0,439818
0,494554
0,548261
0,600308
0,650139
0,697280
0,741340
0,782010
0,819063
0,852354
0,881816
0,907458
0,929362
0,947676
0,962611
0,974433
0,983456
0,990034
0,994548
3,8
3,5
Den
0,004246
0,011494
0,019165
0,026495
0,033176
0,039046
0,044017
0,048052
0,051146
0,053318
0,054605
0,055058
0,054736
0,053708
0,052047
0,049831
0,047141
0,044060
0,040670
0,037053
0,033291
0,029462
0,025642
0,021904
0,018314
0,014935
0,011822
0,009023
0,006577
0,004515
3,1
0,06
X
3,1
3,3
0,05
3,4
3,5
0,04
3,6
3,7
3,8
0,03
3,9
4,0
0,02
4,2
4,3
4,4
0,01
4,5
4,6
0,00
4,7
4,8
4,9
1,05,1
5,2
0,9
5,3
0,85,4
0,75,5
5,6
0,65,7
0,55,9
6,0
0,46,1
0,36,2
6,3
0,26,4
0,1
Alfa (α) 23
2,3
Beta (β)
3,6 36
Mínimo (min)
3
Máximo (max)
7
Muestra
300
3,03
6,64
0,1130
299
0,9945483
0,0878056
A1:A300
0,4247008
0,0487887
4,0079271
3,8174458
Mínimo
Media
Máximo
Varianza
Estadísticos
Teóricos Muestra
3,03
3,09
4,56
4,52
6,64
6,46
3,09
0,55
Algoritmo de generación
DISTR.BETA.INV(ALEATORIO();α,β,min,max)
Borghers, Reymen,
y Wessa
Law&Kelton
α
β
α
β
Caracterización
1,7
2,3
1,2
2,4
6,3
6,1
5,9
5,6
5,4
5,2
4,9
4,7
4,5
4,3
4,0
3,8
3,6
3,4
3,1
0,0
7.4 Chi cuadrado (χ2)
Usos.
Es sabido que la suma de n variables normales estándar al cuadrado sigue una
distribución χ2 de n grados de libertad, sin embargo, este hecho no convierte a la distribución χ2 en candidata para la modelización de ninguna magnitud, excepto si ésta
fuera precisamente la suma anterior. Su uso en Simulación, o MonteCarlo, está más
relacionada con el test de bondad del ajuste que lleva su nombre.
Notación y parámetros.
La notación habitual es X∼χ2(v), siendo v el parámetro conocido como grados
de libertad (v>0).
Propiedades.
La distribución χ2 es un caso particular de la distribución Gamma, χ2n ≡ Gamma(0,2,n)
Generación.
La generación es inmediata usando la función de librería de Excel:
PRUEBA.CHI.INV(ALEATORIO();GL)
Hoja de cálculo.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
54
19,7
20,4
17,8
15,8
16,4
13,8
0,0327
0,0098
0,0523
0,0425
0,0392
0,0784
0,0523
0,0752
0,0588
0,0686
0,0392
0,0490
0,0588
0,0719
0,0359
0,0523
0,0327
0,0425
0,0098
0,0131
0,0131
0,0098
0,0131
0,0033
0,0065
0,0000
0,0065
0,0033
0,0033
0,0000
18,4
χ 2(GL)
0,0333
0,0100
0,0533
0,0433
0,0400
0,0800
0,0533
0,0767
0,0600
0,0700
0,0400
0,0500
0,0600
0,0733
0,0367
0,0533
0,0333
0,0433
0,0100
0,0133
0,0133
0,0100
0,0133
0,0033
0,0067
0,0000
0,0067
0,0033
0,0033
0,0000
14,5
11,9
n
10
3
16
13
12
24
16
23
18
21
12
15
18
22
11
16
10
13
3
4
4
3
4
1
2
0
2
1
1
0
2
12,5
9,9
10,6
8,0
8,6
6,0
Dis
0,026298
0,053346
0,091621
0,140225
0,197292
0,260434
0,327128
0,394990
0,461953
0,526354
0,586958
0,642930
0,693792
0,739357
0,779666
0,814927
0,845465
0,871675
0,893987
0,912838
0,928659
0,941853
0,952794
0,961818
0,969225
0,975276
0,980199
0,984188
0,987409
0,990000
4,0
Den
0,027047
0,038276
0,048604
0,057066
0,063142
0,066694
0,067862
0,066963
0,064401
0,060604
0,055972
0,050862
0,045565
0,040309
0,035261
0,030538
0,026210
0,022311
0,018852
0,015821
0,013194
0,010941
0,009024
0,007407
0,006051
0,004923
0,003989
0,003221
0,002591
0,010000
6,7
2,7
2,1
0,09 X
2,7
0,08
3,4
0,07 4,0
4,7
0,06 5,4
0,05 6,0
6,7
0,04 7,3
0,03 8,0
8,6
0,02 9,3
0,01 9,9
10,6
0,00 11,2
11,9
12,5
13,2
1,0 13,8
14,5
0,9 15,1
0,8 15,8
0,7 16,4
17,1
0,6 17,8
0,5 18,4
19,1
0,4 19,7
0,3 20,4
0,2 21,0
21,7
0,1
0,0
4,7
El fichero Chi2.xls contiene una hoja que posibilita la descripción gráfica y la
generación, su aspecto es el siguiente:
0,0333
0,0433
0,0967
0,1400
0,1800
0,2600
0,3133
0,3900
0,4500
0,5200
0,5600
0,6100
0,6700
0,7433
0,7800
0,8333
0,8667
0,9100
0,9200
0,9333
0,9467
0,9567
0,9700
0,9733
0,9800
0,9800
0,9867
0,9900
0,9933
0,9933
GL 41
9
Muestra
300
2,09
21,67
0,6526053
300
0,9802365
0,0784099
A1:A300
Estadísticos
Teóricos Muestra
Mínimo 2,09
0,92
Media 9,00
8,92
Máximo 0,65
25,21
Varianza 18,00
15,53
Algoritmo de generación
PRUEBA.CHI.INV(ALEATORIO();GL)
7.5 Exponencial
La distribución exponencial es una de las más utilizadas en simulación, sus valores son siempre positivos lo que la liga fundamentalmente con la modelización de
"tiempos", pero lo que la convierte en sumamente importante es el hecho de que se
trata de la única distribución continua cuya tasa de fallo es constante, o dicho de otra
forma, no tiene memoria. Esto supone que la magnitud simulada, el tiempo necesario
para que se complete una tarea, el tiempo hasta el fallo de un dispositivo mecánico, el
tiempo entre llegadas de los clientes a una cola, es independiente del instante del
tiempo en que nos encontremos y por tanto del tiempo transcurrido hasta ese momento.
Esta propiedad (conocida en la literatura anglosajona como "memoryless property") es harto frecuente, determinados dispositivos electrónicos, por ejemplo, no
sufren desgaste y por lo tanto prácticamente no envejecen por lo que su probabilidad
de fallo no aumenta a lo largo de su vida útil. Por otra parte, si el número de sucesos
ocurridos en un intervalo de tiempo sigue una distribución de Poisson, lo cual es harto
frecuente, entonces el tiempo entre dos de estos sucesos se distribuye de forma exponencial.
Notación y parámetros.
La notación habitual es X∼Exp(β), β es parámetro de escala (β>0).
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
55
Densidad y Distribución.
La función de densidad es:
⎛X⎞
1 − ⎜⎜ ⎟⎟
f (x) = e ⎝ β ⎠
β
,la función de distribución es:
F( x ) = 1 − e
⎛X⎞
− ⎜⎜ ⎟⎟
⎝β⎠
Estadísticos.
La media es β, la varianza β2; el sesgo 2, la curtosis 9 y el coeficiente de variación 1.
Propiedades.
Es un caso particular de la distribución Gamma verificándose que Gamma(α,1)
≡ Exp(α); también es un caso particular de la Weibull Weibull(α,1) ≡ Exp(α); la suma
de exponenciales independientes de parámetro β es una distribución Erlang(k;β)
Generación.
Excel no cuenta con una función para la inversa de la función de distribución,
sin embargo, la generación de variables aleatorias puede hacerse utilizando la fórmula
siguiente:
(1/β) * -LOG(ALEATORIO())
Hoja de cálculo.
El fichero Exponencial.xls es una plantilla para la generación y análisis de esta
distribución en Excel. Nótese que en la hoja se ha utilizado una notación ligeramente
distinta (cambiando tasa por media) de manera que λ=1/β.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
Lambda(λ ) 18
1,8
0,00
5,40
0,1800
300
4,698
0,08
A1:A300
Muestra
300
Mínimo
Media
Máximo
Varianza (λ)
Estadísticos
Teóricos Muestra
0,00
0,00
0,56
0,70
5,40
4,62
0,309
0,547
5,2
4,9
EXPONENCIAL (λ )
Algoritmo de generación
Lambda*-LOG(ALEATORIO())
5,0
4,5
4,1
f2_s
0,25333
0,44667
0,57000
0,65333
0,74333
0,77667
0,82000
0,85333
0,88333
0,91000
0,93667
0,94667
0,95667
0,96333
0,97667
0,97667
0,98000
0,98667
0,98667
0,99667
0,99667
0,99667
0,99667
0,99667
0,99667
1,00000
1,00000
1,00000
1,00000
1,00000
4,5
3,8
4,0
3,4
3,1
f1_s
1,19015
0,90827
0,57942
0,39150
0,42282
0,15660
0,20358
0,15660
0,14094
0,12528
0,12528
0,04698
0,04698
0,03132
0,06264
0,00000
0,01566
0,03132
0,00000
0,04698
0,00000
0,00000
0,00000
0,00000
0,00000
0,01566
0,00000
0,00000
0,00000
0,00000
3,4
2,7
f_s
0,2533
0,1933
0,1233
0,0833
0,0900
0,0333
0,0433
0,0333
0,0300
0,0267
0,0267
0,0100
0,0100
0,0067
0,0133
0,0000
0,0033
0,0067
0,0000
0,0100
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0033
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
2,9
2,3
2,0
n
76
58
37
25
27
10
13
10
9
8
8
3
3
2
4
0
1
2
0
3
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
2,3
1,6
1,8
1,3
Dis
0,277733
0,477596
0,622153
0,726710
0,802333
0,857031
0,896593
0,925207
0,945903
0,960873
0,971700
0,979531
0,985195
0,989292
0,992255
0,994398
0,995948
0,997069
0,997880
0,998467
0,998891
0,999198
0,999420
0,999580
0,999697
0,999781
0,999841
0,999885
0,999917
0,999940
1,3
0,9
0,7
0,2
0,5
Den
1,30008
0,940327
0,680124
0,491923
0,355800
0,257345
0,186133
0,134627
0,097374
0,070429
0,050940
0,036844
0,026649
0,019275
0,013941
0,010083
0,007293
0,005275
0,003815
0,002760
0,001996
0,001444
0,001044
0,000755
0,000546
0,000395
0,000286
0,000207
0,000149
0,000108
0,2
1,4
X
0,18
1,2
0,36
0,54
0,72
1,0
0,90
1,08
0,8
1,26
1,44
0,6
1,62
1,80
0,4
1,98
2,16
0,2
2,34
2,52
0,0
2,70
2,88
3,06
3,24
1,0
3,42
3,60
0,9
3,78
0,8
3,96
0,7
4,14
4,32
0,6
4,50
0,5
4,68
4,86
0,4
5,04
0,3
5,22
0,2
5,40
0,1
0,0
56
7.6 F (de Snedecor)
Usos.
Esta distribución tiene un papel fundamental en determinados contrastes de
hipótesis (pruebas sobre las varianzas y ANOVA), fuera de estas aplicaciones no suele
usarse para modelizar magnitud alguna.
Notación y parámetros.
La notación habitual es X∼F(gl1,gl2), ambos parámetros, conocidos como grados
de libertad del numerador y g.l. del denominador son de forma (gl1;gl2>0).
Densidad y Distribución.
La función de densidad es:
gl1
f (x) =
⎛ gl1 ⎞ 2 gl21 −1
⎜⎜
⎟⎟ X
⎝ gl2 ⎠
⎛ gl ⎞⎤
⎡ gl gl ⎤ ⎡
Β⎢ 1 ; 2 ⎥ ⎢1 + X ⎜⎜ 1 ⎟⎟⎥
⎣ 2 2 ⎦⎣
⎝ gl2 ⎠⎦
gl1 + gl2
2
mientras que la función de distribución no tiene forma cerrada.
Estadísticos.
La media y varianza son (respectivamente):
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
57
gl1
gl1 − 2
2
;
2gl1 (gl1 + gl2 − 2)
gl2 (gl1 − 4 )(gl1 − 2)
2
Propiedades.
Nótese que la media de la distribución no depende de gl1; al aumentar los grados de libertad de la distribución, ésta se aproxima cada vez más a la distribución
Normal; se verifica que: F(gl1,gl2) ≡ 1/ F(gl2,gl1)
Generación.
Excel cuenta con una función para la inversa de la función de distribución, la
generación de variables aleatorias puede hacerse utilizando la fórmula siguiente:
DISTR.F.INV(ALEATORIO();GL1;GL2)
Hoja de cálculo.
El fichero FSnedecor.xls es una plantilla para la generación y análisis de esta
distribución en Excel. Su aspecto es el siguiente:
3,5
3,5
0,0000
0,0033
0,0067
0,0633
0,1400
0,2533
0,3700
0,4733
0,5633
0,6500
0,7533
0,7933
0,8333
0,8633
0,8867
0,9100
0,9133
0,9300
0,9433
0,9533
0,9633
0,9733
0,9833
0,9900
0,9933
0,9967
0,9967
0,9967
1,0000
1,0000
3,1
0,00000
0,00333
0,00333
0,05667
0,07667
0,11333
0,11667
0,10333
0,09000
0,08667
0,10333
0,04000
0,04000
0,03000
0,02333
0,02333
0,00333
0,01667
0,01333
0,01000
0,01000
0,01000
0,01000
0,00667
0,00333
0,00333
0,00000
0,00000
0,00333
0,00000
2,7
2,3
0,0000
0,0033
0,0033
0,0567
0,0767
0,1133
0,1167
0,1033
0,0900
0,0867
0,1033
0,0400
0,0400
0,0300
0,0233
0,0233
0,0033
0,0167
0,0133
0,0100
0,0100
0,0100
0,0100
0,0067
0,0033
0,0033
0,0000
0,0000
0,0033
0,0000
2,7
F (GL1,GL2)
1,9
n
0
1
1
17
23
34
35
31
27
26
31
12
12
9
7
7
1
5
4
3
3
3
3
2
1
1
0
0
1
0
0
1,5
1,2
Dis
0,000000
0,001274
0,016998
0,063484
0,142546
0,244449
0,356089
0,466239
0,567404
0,655686
0,729883
0,790507
0,838987
0,877120
0,906733
0,929502
0,946876
0,960055
0,970007
0,977498
0,983123
0,987341
0,990499
0,992864
0,994635
0,995961
0,996955
0,997701
0,998261
0,998683
0,8
0,4
Den
0,001274
0,015724
0,046486
0,079062
0,101903
0,111639
0,110150
0,101166
0,088282
0,074197
0,060624
0,048480
0,038133
0,029613
0,022769
0,017374
0,013179
0,009952
0,007491
0,005625
0,004217
0,003159
0,002365
0,001771
0,001326
0,000994
0,000746
0,000560
0,000421
0,001317
0,0
0,14X
0,0
0,12
0,1
0,3
0,10
0,4
0,5
0,08
0,6
0,8
0,06
0,9
1,0
0,04
1,2
0,02
1,3
1,4
0,00
1,5
1,7
1,8
1,9
1,02,1
0,92,2
2,3
0,82,4
2,6
0,72,7
0,62,8
3,0
0,53,1
0,43,2
3,3
0,33,5
3,6
0,23,7
0,1
G.L. 1 41
9
G.L. 2
48 4
Muestra
300
Mínimo
Media
Máximo
Varianza
0,0000
3,8519
0,1284
300
1,0000
0,0784
A1:A300
Estadísticos
Teóricos Muestra
0,00
0,09
1,04
1,07
3,85
3,52
0,30
0,36
Algoritmo de generación
DISTR.F.INV(ALEATORIO();GL1;GL2)
3,1
2,3
1,9
1,5
1,2
0,8
0,4
0,0
0,0
7.7 Gamma
La distribución Gamma es la generalización de algunas de las distribuciones
más usadas en la modelización de fenómenos para su simulación: la exponencial, y la
Erlang no son sino casos particulares (junto con la χ2) de la distribución Gamma. Su
empleo en Simulación/MonteCarlo está relacionado con los fenómenos de espera, el
hecho de que sea siempre positiva la liga a magnitudes como el tiempo para realizar
una tarea o el tiempo hasta el fallo de un dispositivo, entre otras posibles aplicaciones.
Estas aplicaciones se derivan del hecho de que puede considerarse como la
probabilidad de que ocurran α sucesos en un periodo (1/β) de tiempo (por ejemplo
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
58
que fallen los k subsistemas de un dispositivo que harán que éste finalmente deje de
funcionar; que se lleven a cabo las k subtareas que componen un tarea principal con lo
que ésta puede considerarse terminada, etc.)
Notación y parámetros.
La notación habitual es X∼Gamma(α,β), α (α>0) es un parámetro de forma y β
(β>0) de escala.
Densidad y Distribución.
La función de densidad es:
f (x) =
−α
β X
α −1
e
⎛X⎞
⎜⎜ ⎟⎟
⎝β⎠
Γα
,la función de distribución es:
F( x ) = 1 − e
⎛X⎞
− ⎜⎜ ⎟⎟
⎝β⎠
j
⎡
⎛X ⎞ ⎤
⎢ j= α−1 ⎜⎝ β ⎟⎠ ⎥
⎢∑
⎥
j! ⎥
⎢ j= 0
⎢⎣
⎥⎦
Estadísticos.
La media y varianza son (respectivamente):
αβ
;
αβ 2
el sesgo, la curtosis y el coeficiente de variación son (respectivamente):
2
1
β
;
3+
6
β
;
1
β
Propiedades.
Gamma(1,β) ≡ Exp(β) ; si k es un entero positivo a la distribución Gamma(k,β)
se la conoce como k-Erlang; a la distribución Gamma(v/2,2) se la conoce como χ2v.
Si {X1,X2,..Xn} se distribuyen como Gamma(α1,β), Gamma(α2,β),.. entonces la
suma X1+X2+.. se distribuye según Gamma(α1+α2+...,β).
Generación.
Excel cuenta con una función para la inversa de la función de distribución, la
generación de variables aleatorias puede hacerse utilizando la fórmula siguiente:
DISTR.GAMMA.INV(ALEATORIO();α;β)
Hoja de cálculo.
El fichero Gamma.xls es una plantilla para la generación y análisis de esta distribución en Excel. Su aspecto es el siguiente:
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
GAMMA (α ,β )
f2_s
0,0000
0,0033
0,0100
0,0333
0,1200
0,1833
0,2533
0,3267
0,4067
0,5100
0,6100
0,6833
0,7500
0,7867
0,8200
0,8700
0,9200
0,9333
0,9533
0,9667
0,9833
0,9867
0,9867
0,9900
1,0000
1,0000
1,0000
1,0000
1,0000
1,0000
Alfa (α ) 55
5,5
Beta (β)
5,5 55
Muestra
300
77,4
Mínimo
Media
Máximo
Varianza (λ)
Estadísticos
Teóricos
0,60
30,25
2,85
166,38
0,60
85,98
2,8460
300
0,9990
0,0784
A1:A300
Muestra
5,82
30,19
71,31
168,14
Algoritmo de generación
DISTR.GAMMA.INV(ALEATORIO();α;β)
77,4
68,9
68,9
60,4
51,8
f1_s
0,00000
0,00333
0,00666
0,02331
0,08658
0,06327
0,06993
0,07326
0,07992
0,10323
0,09990
0,07326
0,06660
0,03663
0,03330
0,04995
0,04995
0,01332
0,01998
0,01332
0,01665
0,00333
0,00000
0,00333
0,00999
0,00000
0,00000
0,00000
0,00000
0,00000
60,4
43,3
34,7
51,8
f_s
0,0000
0,0033
0,0067
0,0233
0,0867
0,0633
0,0700
0,0733
0,0800
0,1033
0,1000
0,0733
0,0667
0,0367
0,0333
0,0500
0,0500
0,0133
0,0200
0,0133
0,0167
0,0033
0,0000
0,0033
0,0100
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
43,3
n
0
1
2
7
26
19
21
22
24
31
30
22
20
11
10
15
15
4
6
4
5
1
0
1
3
0
0
0
0
0
0
34,7
Dis
0,000156
0,002791
0,014240
0,041688
0,089249
0,156526
0,239385
0,331689
0,426983
0,519670
0,605600
0,682186
0,748229
0,803610
0,848947
0,885294
0,913905
0,936065
0,952983
0,965734
0,975233
0,982236
0,987348
0,991049
0,993705
0,995599
0,996939
0,997882
0,998541
0,999000
26,2
17,7
17,7
9,1
Den
0,000156
0,002635
0,011450
0,027448
0,047561
0,067276
0,082859
0,092304
0,095294
0,092687
0,085930
0,076586
0,066044
0,055381
0,045337
0,036347
0,028611
0,022160
0,016918
0,012751
0,009499
0,007002
0,005113
0,003700
0,002657
0,001894
0,001340
0,000943
0,000659
0,000458
9,1
0,6
0,6
0,12 X
3,4
0,10 6,3
9,1
12,0
0,0814,8
17,7
0,0620,5
23,4
0,0426,2
29,1
31,9
0,0234,7
37,6
0,0040,4
43,3
46,1
49,0
1,0051,8
54,7
0,9057,5
0,8060,4
0,7063,2
66,1
0,6068,9
0,5071,7
74,6
0,4077,4
0,3080,3
0,2083,1
86,0
0,10
0,00
59
26,2
Estadística con Excel
7.8 LogNormal
De la misma manera que la suma de un número (suficiente) de variables aleatorias
positivas se distribuye de forma normal, el producto de un número (suficiente) de variables aleatorias positivas se distribuye de forma log-normal.
Puesto que la distribución es siempre positiva, se emplea también para modelizar tiempos: tiempo hasta el fallo de un dispositivo; tiempo para llevar a cabo una tarea.
Notación y parámetros.
(σ>0).
La notación habitual es X∼LN(μ,σ2); μ es el parámetro de escala y σ el de forma
Densidad y Distribución.
La función de densidad es:
f (x) =
1
X 2πσ 2
e
⎛ − (Ln( X ) − μ )2
⎜
⎜
2 σ2
⎝
⎞
⎟
⎟
⎠
la función de distribución no tiene forma cerrada.
Estadísticos.
La media y la varianza son, respectivamente:
e
⎛ μ + σ2 ⎞
⎟
⎜
⎜ 2 ⎟
⎠
⎝
;
2
(
2
)
e 2μ + σ e σ − 1
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
60
el sesgo, la curtosis y el coeficiente de variación son (respectivamente):
(e
)
σ2
2
+ 2 eσ − 1
2
2
2
e 4 σ + 2e 3σ + 3e 2 σ − 3
;
;
2
eσ − 1
Propiedades.
También conocida como distribución Cobb-Douglas. Siempre es sesgada hacia
la derecha y nunca toma valores negativos.
Generación.
Puesto que Excel cuenta con la función de distribución inversa entre sus funciones estadísticas, la generación es extraordinariamente sencilla, basta emplear la fórmula siguiente:
DISTR.LOG.INV(ALEATORIO();μ;σ)
Hoja de cálculo.
El fichero LogNorm.xls contiene una hoja que posibilita la descripción gráfica y
la generación de v.a. log-normales. Su aspecto es el siguiente:
5,3
5,9
4,6
5,3
LOGNORMAL(μ;σ 2 )
f2_s
0,0813
Media (μ) 6
0,18
0,1250
0,6
6,56
0,2094
0,2129
0,2844 Des.Est. (σ )
320
0,3438
1 10
1,00699
0,4219
0,07592
0,4813
Muestra
A1:A320
0,5156
320
0,5656
0,6000
Estadísticos
0,6313
Teóricos Muestra
0,6625
Mínimo
0,18
0,11
0,6938
Media
1,82
3,21
0,7063
Máximo
0,21
47,32
20,65
0,7250
Varianza (λ)
7,39
0,7375
0,7625
Algoritmo de generación
0,7844
DISTR.LOG.INV(ALEATORIO();μ;σ)
0,7938
0,8031
0,8094
0,8125
0,8219
0,8406
0,8500
0,8688
0,8750
0,8813
0,8875
0,8938
5,9
4,0
f1_s
0,08182
0,04406
0,08497
0,07552
0,05979
0,07867
0,05979
0,03462
0,05035
0,03462
0,03147
0,03147
0,03147
0,01259
0,01888
0,01259
0,02517
0,02203
0,00944
0,00944
0,00629
0,00315
0,00944
0,01888
0,00944
0,01888
0,00629
0,00629
0,00629
0,00629
4,6
3,4
f_s
0,0813
0,0438
0,0844
0,0750
0,0594
0,0781
0,0594
0,0344
0,0500
0,0344
0,0313
0,0313
0,0313
0,0125
0,0188
0,0125
0,0250
0,0219
0,0094
0,0094
0,0063
0,0031
0,0094
0,0188
0,0094
0,0188
0,0063
0,0063
0,0063
0,0063
4,0
2,7
2,7
2,1
1,5
0,8
0,2
0,1
0,0
n
26
14
27
24
19
25
19
11
16
11
10
10
10
4
6
4
8
7
3
3
2
1
3
6
3
6
2
2
2
2
34
3,4
Dis
0,061831
0,134632
0,211069
0,283981
0,350824
0,411014
0,464775
0,512643
0,555240
0,593182
0,627035
0,657305
0,684436
0,708814
0,730773
0,750602
0,768552
0,784838
0,799648
0,813146
0,825473
0,836754
0,847098
0,856599
0,865341
0,873400
0,880840
0,887720
0,894091
0,900000
2,1
1,5
0,8
Den
0,061831
0,072800
0,076437
0,072912
0,066844
0,060190
0,053761
0,047868
0,042597
0,037942
0,033853
0,030270
0,027131
0,024378
0,021959
0,019829
0,017950
0,016286
0,014810
0,013498
0,012327
0,011281
0,010343
0,009501
0,008743
0,008059
0,007440
0,006880
0,006371
0,005909
0,2
0,09X
0,4
0,08
0,6
0,8
0,07
1,0
0,06
1,2
1,5
0,05
1,7
1,9
0,04
2,1
0,03
2,3
2,5
0,02
2,7
2,9
0,01
3,2
3,4
0,00
3,6
3,8
4,0
1,04,2
0,94,4
4,6
0,84,9
0,75,1
0,65,3
5,5
0,55,7
0,45,9
6,1
0,36,4
0,26,6
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
61
7.9 Normal
En virtud del Teorema Central de Límite cualquier magnitud que sea suma de
otras magnitudes, seas éstas como sean, se distribuirá de forma normal.
Notación y parámetros.
La notación habitual es X∼N(μ,σ), siendo μ el parámetro de posición y σ el parámetro de escala (σ>0).
Densidad
f (x) =
Estadísticos.
1
σ 2π
e
⎛ X −μ ⎞
−⎜
⎟
⎝ 2σ ⎠
2
La media es μ, la varianza σ2, el sesgo 0, la curtosis 3 y el coeficiente de variación σ/μ.
Propiedades.
La distribución es simétrica, centrada en μ y con puntos de inflexión en μ±σ; la
suma de n variables N(μ,σ2) es N(nμ,nσ2); un gran número de distribuciones están
relacionadas con la Normal: t, F, χ2, LogNormal, Cauchy.
Generación.
Excel cuenta con la función inversa de la distribución:
DISTR.NORM.INV(ALEATORIO();μ;σ)
también en la literatura aparecen descritos diversos métodos para generar Normales
uno de los más efectivos es el conocido como Box-Muller:
μ+σ∗RAIZ(GL*(ALEATORIO()^(-2/GL)-1))*COS(2*PI()*ALEATORIO())
Hoja de cálculo.
El fichero Normal.xls contiene una hoja que posibilita la descripción gráfica y la generación, por los dos métodos expuestos, de v.a. Normales.
Des.Tip. (σ)
0,8 8
Muestra
460
Mínimo
Media
Máximo
Varianza
8,8
8,4
NORMAL(μ,σ )
Media (μ) 62
6,2
3,40
9,00
0,1867
460
1,000
0,08
B1:B460
Estadísticos
Teóricos
Muestra
3,40
3,24
6,20
6,19
9,00
8,75
0,640
0,635
Algoritmos de generación
m+(s*RAIZ(-2*LN(U))*COS(2*PI()*U))
DISTR.NORM.INV(ALEATORIO(); μ; σ)
μ+(σ*RAIZ(-2*LN(U))*COS(2*PI()*U))
8,8
8,1
f2_s
0,0022
0,0022
0,0022
0,0043
0,0130
0,0152
0,0283
0,0413
0,0717
0,1196
0,1739
0,2674
0,3435
0,4326
0,5152
0,5870
0,6804
0,7717
0,8391
0,8739
0,9065
0,9478
0,9696
0,9848
0,9913
0,9935
0,9978
0,9978
1,0000
1,0000
8,4
7,7
8,1
7,3
7,7
6,9
6,6
6,2
f1_s
0,00217
0,00000
0,00000
0,00217
0,00869
0,00217
0,01304
0,01304
0,03043
0,04781
0,05434
0,09346
0,07607
0,08911
0,08259
0,07172
0,09346
0,09128
0,06738
0,03477
0,03260
0,04129
0,02173
0,01521
0,00652
0,00217
0,00435
0,00000
0,00217
0,00000
7,3
6,9
6,6
5,8
f_s
0,0022
0,0000
0,0000
0,0022
0,0087
0,0022
0,0130
0,0130
0,0304
0,0478
0,0543
0,0935
0,0761
0,0891
0,0826
0,0717
0,0935
0,0913
0,0674
0,0348
0,0326
0,0413
0,0217
0,0152
0,0065
0,0022
0,0043
0,0000
0,0022
0,0000
6,2
5,5
5,1
n
1
0
0
1
4
1
6
6
14
22
25
43
35
41
38
33
43
42
31
16
15
19
10
7
3
1
2
0
1
0
0
5,8
5,5
4,7
5,1
4,3
Dis
0,000544
0,001209
0,002555
0,005134
0,009815
0,017864
0,030974
0,051199
0,080757
0,121673
0,175324
0,241964
0,320369
0,407751
0,500000
0,592249
0,679631
0,758036
0,824676
0,878327
0,919243
0,948801
0,969026
0,982136
0,990185
0,994866
0,997445
0,998791
0,999456
0,999767
4,7
4,0
4,3
3,6
3,6
Den
0,000544
0,000665
0,001346
0,002579
0,004681
0,008049
0,013110
0,020225
0,029557
0,040916
0,053651
0,066640
0,078406
0,087382
0,092249
0,092249
0,087382
0,078406
0,066640
0,053651
0,040916
0,029557
0,020225
0,013110
0,008049
0,004681
0,002579
0,001346
0,000665
0,000311
4,0
#
#0,10X
# 3,59
#0,09
3,77
#0,08
3,96
# 4,15
#0,07
4,33
#0,06
4,52
# 4,71
#0,05
4,89
# 5,08
#0,04
5,27
#0,03
5,45
# 5,64
0,02
# 5,83
#0,01
6,01
# 6,20
#0,00
6,39
# 6,57
# 6,76
# 6,95
#1,07,13
#0,97,32
#0,87,51
# 7,69
0,7
# 7,88
#0,68,07
#0,58,25
#0,48,44
# 8,63
#0,38,81
#0,29,00
#0,1
#
#0,0
#
#
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
2
Estadística con Excel
62
7.10 t de Student
Esta distribución tiene un papel fundamental en determinados contrastes de
hipótesis (pruebas sobre igualdad de medias), fuera de esta aplicación podría usarse
para modelizar la desviación de la media de una muestra respecto de la media de la
población de la que ésta procede.
Notación y parámetros.
La notación habitual es X∼t(GL) siendo GL el único parámetro de forma (GL>0).
Densidad y Distribución.
La función de densidad es:
⎛ GL + 1 ⎞
− GL +1
Γ⎜
⎟
2
2
1 ⎡
⎤
−
X
2
⎠ GL 2 1 +
f (x) = ⎝
⎢
GL ⎥⎦
⎛ 1 ⎞ ⎛ GL ⎞
⎣
Γ⎜ ⎟ Γ⎜
⎟
⎝2⎠ ⎝ 2 ⎠
Estadísticos.
La media (para GL>1) y la varianza (para GL>2) son, respectivamente:
0
;
Gl
(GL − 2)
Propiedades.
Para GL>30 la distribución es prácticamente una Normal; se verifica que t(1) ≡
Cauchy(0,1)
Generación.
Excel cuenta con la función inversa de la distribución si bien sólo para valores
positivos de X de manera que es necesaria una pequeña modificación:
DISTR.T.INV(ALEATORIO();GL)*SIGNO(ALEATORIO()-0,5)
también en la literatura aparecen descritos diversos métodos para generar v.a. distribuidas según una t de Student, uno de los más efectivos es el que utiliza la fórmula
siguiente:
RAIZ(GL*(ALEATORIO()^(-2/GL)-1))*COS(2*PI()*ALEATORIO())
Hoja de cálculo.
El fichero Student.xls contiene una hoja que posibilita la descripción gráfica y la
generación, por los dos métodos expuestos, de v.a. de Pareto. Su aspecto es el siguiente:
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
1,2
1,8
0,8
1,4
2,0
0,0033
GL 41
-2,95
0,0033
15
2,95
0,0100
0,19644843
0,0200
300
0,0333
1,00316117
0,0367
0,07840994
0,0733
Muestra
B1:B300
0,1200
300
2
0,1533
0,1833
Estadísticos
0,2300
Teóricos
Muestra
0,2667
Mínimo
-2,95
-2,85
0,3533
Media
0,00
0,00
0,4267
Máximo
2,95
3,84
0,5200
Varianza
1,15
1,22
0,5800
Algoritmo de generación
0,6533
0,7433 RAIZ(GL*(U^(-2/GL)-1))*COS(2*PI()*U)
0,8100
DISTR.T.INV(U;GL)*SIGNO(U-0,5)
0,8433
RAIZ(GL*(U^(-2/GL)-1))*COS(2*PI()*U)
0,8667
siendo U=ALEATORIO()
0,8900
0,9133
0,9267
0,9500
0,9600
0,9767
0,9800
0,9900
0,9900
2,4
0,6
0,2
0,0033
0,0000
0,0067
0,0100
0,0134
0,0033
0,0368
0,0468
0,0334
0,0301
0,0468
0,0368
0,0869
0,0736
0,0936
0,0602
0,0736
0,0903
0,0669
0,0334
0,0234
0,0234
0,0234
0,0134
0,0234
0,0100
0,0167
0,0033
0,0100
0,0000
2,6
-0,6
-0,4
-1,6
0,0
-1,2
0,0033
0,0000
0,0067
0,0100
0,0133
0,0033
0,0367
0,0467
0,0333
0,0300
0,0467
0,0367
0,0867
0,0733
0,0933
0,0600
0,0733
0,0900
0,0667
0,0333
0,0233
0,0233
0,0233
0,0133
0,0233
0,0100
0,0167
0,0033
0,0100
0,0000
-1,8
n
1
0
2
3
4
1
11
14
10
9
14
11
26
22
28
18
22
27
20
10
7
7
7
4
7
3
5
1
3
0
3
-2,4
Dis
0,007439
0,011015
0,016205
0,023642
0,034139
0,048692
0,068449
0,094640
0,128441
0,170780
0,222112
0,282201
0,349961
0,423448
0,500000
0,576552
0,650039
0,717799
0,777888
0,829220
0,871559
0,905360
0,931551
0,951308
0,965861
0,976358
0,983795
0,988985
0,992561
0,995000
-1,0
t de Student(GL)
Den
0,003576
0,004383
0,006314
0,008967
0,012525
0,017155
0,022974
0,029996
0,038070
0,046836
0,055711
0,063925
0,070624
0,075019
0,076552
0,075019
0,070624
0,063925
0,055711
0,046836
0,038070
0,029996
0,022974
0,017155
0,012525
0,008967
0,006314
0,004383
0,003008
0,005000
-2,2
-2,9
X
-2,8
-2,6
-2,4
-2,2
-2,0
-1,8
-1,6
-1,4
-1,2
-1,0
-0,8
-0,6
-0,4
-0,2
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
1,8
2,0
2,2
2,4
2,6
2,8
2,9
-2,8
-0,54
0,10
0,61
-1,42
0,09
0,38
1,01
0,08
-0,01
0,07
-0,66
0,27
0,06
-0,98
0,05
-0,04
-0,09
0,04
0,9
-2,05
0,03
-1,25
0,02
-0,24
-0,54
0,01
0,03
0,00
-1,53
-0,01
1,07
0,78
1,0
-0,5
0,9
-0,27
0,32
0,8
-1,58
0,7
1,44
0,6
-2,18
-0,01
0,5
-0,36
0,4
-0,1
0,3
-0,36
0,2
-0,7
0,44
0,1
1,11
0,0
-0,23
-0,22
-0,35
63
7.11 Pareto
La distribución de Pareto aparece asociada a multitud de magnitudes naturales.
Es profusamente empleada para modelizar aspectos tales como: la distribución de la
renta de los individuos (cuando ésta supera un cierto umbral β); las reclamaciones de
seguros; la distribución de recursos naturales en zonas geográficas; el tamaño de las
ciudades; el numero de empleados de las empresas; las fluctuaciones de los precios en
los mercados de valores, entre otras. En algunos textos la encontramos exclusivamente
asociada a la distribución de los ingresos de los individuos: "la probabilidad de que la
renta de un individuo supere una cierta cantidad A es una variable aleatoria de Pareto(α=A,)".
En general, es una distribución a tener en cuenta para modelizar una magnitud
(positiva) cuando en ésta se cumpla que un pequeño porcentaje de valores aparece un
gran número de veces y es posible un elevado número de valores extremos aunque
muy poco probables.
Notación y parámetros.
La notación habitual es X∼Par(α,β), ambos parámetros son de escala
(α,β>0), además β indica el valor mínimo posible de la variable (β≤X<∞).
Densidad y Distribución.
La función de densidad es:
f (x) =
αβ α
X α+1
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
64
,la función de distribución es:
⎛β⎞
F( x ) = 1 − ⎜ ⎟
⎝X⎠
α
Estadísticos.
La media (para α>1) y la varianza (para α>2) son, respectivamente:
αβ
α −1
αβ 2
;
(α − 1)2 (α − 2)
el sesgo y la curtosis son (respectivamente):
2(α + 1)
(α − 3)
α−2
α
;
3(3α 2 + α + 2)(α − 2)
α(α − 3)(α − 4 )
Propiedades.
La distribución siempre es sesgada hacia la derecha y nunca toma valores negativos, nótese que los momentos de orden k sólo existen si α>k.
Generación.
En la literatura aparecen descritos diversos métodos para generar v.a. de Pareto. En Excel es posible obtener v.a. a través de cualquiera de las fórmulas siguientes:
β*((1/(1-ALEATORIO()))^(1/α))
β*(ALEATORIO()^(-1/α))
Hoja de cálculo.
El fichero Pareto.xls contiene una hoja que posibilita la descripción gráfica y la
generación, por los dos métodos expuestos, de v.a. de Pareto. Su aspecto es el siguiente:
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
21,8
Alfa (α) 37
3,7
Beta (β)
6,5 65
6,5
22,6
0,5355
294
0,9895484
0,0885491
A1:A300
1
Muestra
300
Mínimo
Media
Máximo
Varianza
Estadísticos
Teóricos Muestra
6,50
6,53
8,91
9,22
22,57
34,25
12,61
13,86
Algoritmo de generación
Beta*((1/(1-ALEATORIO()))^(1/Alfa))
Beta*((1/(1-ALEATORIO()))^(1/Alfa))
Beta*(ALEATORIO()^(-1/Alfa))
21,8
20,7
0,115646
0,329932
0,476190
0,598639
0,680272
0,721088
0,772109
0,816327
0,846939
0,863946
0,894558
0,914966
0,928571
0,948980
0,959184
0,962585
0,962585
0,965986
0,965986
0,965986
0,976190
0,982993
0,986395
0,993197
0,993197
0,993197
0,996599
1,000000
1,000000
1,000000
20,7
18,5
19,6
19,6
18,5
17,5
0,11444
0,21205
0,14473
0,12117
0,08078
0,04039
0,05049
0,04376
0,03029
0,01683
0,03029
0,02019
0,01346
0,02019
0,01010
0,00337
0,00000
0,00337
0,00000
0,00000
0,01010
0,00673
0,00337
0,00673
0,00000
0,00000
0,00337
0,00337
0,00000
0,00000
17,5
15,3
16,4
16,4
15,3
13,2
PARETO(α ,β )
0,1156
0,2143
0,1463
0,1224
0,0816
0,0408
0,0510
0,0442
0,0306
0,0170
0,0306
0,0204
0,0136
0,0204
0,0102
0,0034
0,0000
0,0034
0,0000
0,0000
0,0102
0,0068
0,0034
0,0068
0,0000
0,0000
0,0034
0,0034
0,0000
0,0000
14,3
14,3
12,1
11,1
n
34
63
43
36
24
12
15
13
9
5
9
6
4
6
3
1
0
1
0
0
3
2
1
2
0
0
1
1
0
0
6
13,2
12,1
11,1
8,9
10,0
7,8
Dis
0,138745
0,350231
0,499908
0,608386
0,688649
0,749124
0,795430
0,831400
0,859704
0,882237
0,900365
0,915092
0,927160
0,937131
0,945431
0,952387
0,958254
0,963233
0,967481
0,971125
0,974265
0,976984
0,979348
0,981413
0,983222
0,984813
0,986217
0,987460
0,988565
0,989548
10,0
8,9
6,8
6,8
Den
0,138745
0,211486
0,149677
0,108478
0,080262
0,060475
0,046306
0,035970
0,028304
0,022533
0,018129
0,014726
0,012069
0,009971
0,008299
0,006956
0,005867
0,004979
0,004248
0,003644
0,003140
0,002719
0,002364
0,002064
0,001809
0,001591
0,001404
0,001243
0,001104
0,000984
7,8
7
80,25X
# 6,8
# 7,3
80,20
7,8
7 8,4
70,15
8,9
8 9,4
8 10,0
70,10
10,5
7 11,1
7 11,6
70,05
12,1
7 12,7
70,00
13,2
8 13,7
7 14,3
9 14,8
8 15,3
#1,0
15,9
70,9
16,4
7 16,9
70,8
17,5
#0,7
18,0
7 18,5
0,6
7 19,1
#0,5
19,6
80,4
20,2
# 20,7
#0,3
21,2
80,2
21,8
8 22,3
90,1
#0,0
9
#
7
65
7.12 Triangular
Su uso es como aproximación a la modelización de una magnitud aleatoria de la
que no se cuenta con datos y únicamente puede aventurarse un mínimo y máximo
absolutos y un valor modal.
Notación y parámetros.
La notación habitual es X∼Tri(a,b,c), el parámetro a es de posición mientras
que b es de forma y c es parámetro de escala: (a ≤ b ≤ c) y (a ≤ X ≤ c).
Densidad y Distribución.
La función de densidad es:
⎧ 2 ( X − a)
⎪ (b − a)(c − a)
⎪
f (x) = ⎨
⎪ (b − X )
⎪ (b − a)(b − c)
⎩
a≤X≤c
c<X≤b
,la función de distribución es:
⎧ ( X − a) 2
⎪ (b − a)(c − a) a ≤ X ≤ c
⎪
F( x ) = ⎨
⎪
(b − X )
⎪1 − (b − a)(b − c) c < X ≤ b
⎩
Estadísticos.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
66
La media y varianza son (respectivamente):
a+b+c
3
;
a2 + b 2 + c 2 − ab − ac − bc
18
Propiedades.
Si a=c la distribución se convierte en una Triangular izquierda; si c=b la distribución se convierte en una triangular derecha.
Generación.
Excel no cuenta con una función para la inversa de la función de distribución,
sin embargo, la generación de variables aleatorias puede hacerse utilizando cualquiera
de las dos fórmulas siguientes:
c + (a + ALEATORIO()*(b-a)-c)* MAX(ALEATORIO();ALEATORIO())
c + (a + ALEATORIO()*(b-a)-c)* RAIZ(ALEATORIO())
Hoja de cálculo.
El fichero Triang.xls es una plantilla para la generación y análisis de la distribución Triangular en Excel. Su aspecto es el siguiente:
TRIANGULAR(a,b,c)
Mínimo (a) 30
0
Central (b)
4
Máximo (c)
33 33
Muestra
300
0
4
4 33
1,1000
300
0,9069
0,0784
A1:A300
Estadísticos
Teóricos Muestra
Mínimo
0,00
1,04
Media
12,33
12,47
Máximo
33,00
31,53
Varianza (λ)
54,06
54,16
31
f2_s
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
Algoritmos de generación (U=ALEATORIO())
c+(a+U(b-a)-c)*MAX(U;U)
31
28
28
24
f1_s
0,0030
0,0302
0,0514
0,0665
0,0514
0,0423
0,0423
0,0605
0,0453
0,0393
0,0363
0,0393
0,0363
0,0423
0,0363
0,0484
0,0302
0,0453
0,0212
0,0393
0,0181
0,0151
0,0181
0,0060
0,0121
0,0091
0,0121
0,0060
0,0030
0,0000
24
21
f_s
0,0033
0,0333
0,0567
0,0733
0,0567
0,0467
0,0467
0,0667
0,0500
0,0433
0,0400
0,0433
0,0400
0,0467
0,0400
0,0533
0,0333
0,0500
0,0233
0,0433
0,0200
0,0167
0,0200
0,0067
0,0133
0,0100
0,0133
0,0067
0,0033
0,0000
21
18
n
1
10
17
22
17
14
14
20
15
13
12
13
12
14
12
16
10
15
7
13
6
5
6
2
4
3
4
2
1
0
0
18
14
14
11
Dis
0,009167
0,036667
0,082500
0,145287
0,209770
0,271724
0,331149
0,388046
0,442414
0,494253
0,543563
0,590345
0,634598
0,676322
0,715517
0,752184
0,786322
0,817931
0,847011
0,873563
0,897586
0,919080
0,938046
0,954483
0,968391
0,979770
0,988621
0,994943
0,998736
1,000000
11
8
8
4
1
4
Den
0,016667
0,033333
0,050000
0,059770
0,057471
0,055172
0,052874
0,050575
0,048276
0,045977
0,043678
0,041379
0,039080
0,036782
0,034483
0,032184
0,029885
0,027586
0,025287
0,022989
0,020690
0,018391
0,016092
0,013793
0,011494
0,009195
0,006897
0,004598
0,002299
0,000000
1
#
0,07
# X
#0,06
1,1
# 2,2
# 3,3
#0,05
4,4
# 5,5
#0,04
6,6
# 7,7
#0,03
8,8
# 9,9
# 11,0
#0,02
12,1
# 13,2
#0,01
14,3
# 15,4
#0,00
16,5
# 17,6
# 18,7
# 19,8
#1,00
20,9
#0,90
22,0
#0,80
23,1
# 24,2
#0,70
25,3
#0,60
26,4
#0,50
27,5
# 28,6
#0,40
29,7
#0,30
30,8
#0,20
31,9
# 33,0
#0,10
#0,00
#
#
1
c+(a+U(b-a)-c)*MAX(U;U)
c+(a+U(b-a)-c)*RAIZ(U)
b-a
c-a
b-c
Auxiliares
33
4
29
7.13 Uniforme
Su uso es como aproximación a la modelización de una magnitud aleatoria de la
que no se cuenta con datos y únicamente puede aventurarse un mínimo y máximo
absolutos no pudiéndose hacer conjeturas sobre su distribución dentro de ese intervalo. Por otra parte es la base de la generación del resto de variables aleatorias.
Notación y parámetros.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
67
La notación habitual es X∼U(a,b), el parámetro a es de posición, mientras que
la cantidad b-a (b>a) determina la escala de la distribución.
Densidad y Distribución.
La función de densidad es:
f (x) =
1
b−a
F( x ) =
X−a
b−a
,la función de distribución es:
Estadísticos.
La media y varianza son (respectivamente):
a+b
2
(b − a) 2
12
;
el sesgo, la curtosis y el coeficiente de variación son (respectivamente):
0
9
5
;
1 b−a
3 a+b
;
Generación.
Excel cuenta con una función para la generación de variables aleatorias uniformes, la v.a. U(0,1) se obtiene a través de la función ALEATORIO(), mientras que a
partir de ésta puede obtenerse la de la U(a,b) sin más que usar la fórmula
a + (b-a)*ALEATORIO().
Hoja de cálculo.
El fichero Uniforme.xls es una plantilla para la generación y análisis de esta distribución en Excel. Su aspecto es el siguiente:
Minimo (a) 37
1
Máximo (b)
10 4
Muestra
300
1,00
10,00
0,30000
300
1
0,07841
A1:A300
Estadísticos
Teóricos Muestra
Mínimo 1,00
1,01
Media 5,50
5,61
Máximo 10,00
9,99
Varianza 6,75
6,74
9,4
8,5
0,0300
0,0667
0,0833
0,1200
0,1433
0,1767
0,2267
0,2633
0,2867
0,3300
0,3567
0,3833
0,4267
0,4533
0,4867
0,5100
0,5433
0,5833
0,6333
0,6600
0,6833
0,7133
0,7433
0,7767
0,8200
0,8567
0,8967
0,9300
0,9633
1,0000
9,4
8,5
7,6
0,0300
0,0367
0,0167
0,0367
0,0233
0,0333
0,0500
0,0367
0,0233
0,0433
0,0267
0,0267
0,0433
0,0267
0,0333
0,0233
0,0333
0,0400
0,0500
0,0267
0,0233
0,0300
0,0300
0,0333
0,0433
0,0367
0,0400
0,0333
0,0333
0,0367
7,6
6,7
5,8
6,7
UNIFORME(a,b)
0,0300
0,0367
0,0167
0,0367
0,0233
0,0333
0,0500
0,0367
0,0233
0,0433
0,0267
0,0267
0,0433
0,0267
0,0333
0,0233
0,0333
0,0400
0,0500
0,0267
0,0233
0,0300
0,0300
0,0333
0,0433
0,0367
0,0400
0,0333
0,0333
0,0367
5,8
4,9
4,0
n
9
11
5
11
7
10
15
11
7
13
8
8
13
8
10
7
10
12
15
8
7
9
9
10
13
11
12
10
10
11
0
4,9
4,0
3,1
Dis
0,033333
0,066667
0,100000
0,133333
0,166667
0,200000
0,233333
0,266667
0,300000
0,333333
0,366667
0,400000
0,433333
0,466667
0,500000
0,533333
0,566667
0,600000
0,633333
0,666667
0,700000
0,733333
0,766667
0,800000
0,833333
0,866667
0,900000
0,933333
0,966667
1,000000
3,1
2,2
2,2
1,3
1,3
0,06
X
Den
1,3 0,033333
1,6
0,050,033333
1,9 0,033333
2,2 0,033333
0,040,033333
2,5
2,8 0,033333
3,1
0,030,033333
3,4 0,033333
3,7 0,033333
0,020,033333
4,0
4,3 0,033333
4,6
0,010,033333
4,9 0,033333
5,2 0,033333
0,000,033333
5,5
5,8 0,033333
6,1 0,033333
6,4 0,033333
1,0 0,033333
6,7
7,0
0,9 0,033333
7,3
0,8 0,033333
7,6 0,033333
0,7 0,033333
7,9
0,6 0,033333
8,2
8,5
0,5 0,033333
8,8 0,033333
0,4 0,033333
9,1
0,3 0,033333
9,4
9,7
0,2 0,033333
10,0 0,033333
0,1
0,0
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Algoritmo de generación
a+(ALEATORIO()*(b-a))
Estadística con Excel
68
7.14 PROBLEMAS
7.14.1 Se sabe que el peso de un colectivo se distribuye con arreglo a una N(π =
100 Kg. ; σ=10 Kg.). ¿Cuál es la probabilidad de que un integrante de dicho
colectivo pese más de 115 Kg. o menos de 85 Kg?.
7.14.2 Hacer un gráfico de la distribución Normal estándar (60 puntos).
7.14.3 Reproducir la tabla E.2.a del libro.
7.14.4 Reproducir la tabla E.2.b del libro.
7.14.5 Una persona espera un autobús desde las 12:00 horas hasta la 13:00. El
autobús puede llegar en cualquier momento entre esos límites. Generar 100
valores aleatorios de otras tantas horas de llegada de un supuesto autobús
y describir la muestra generada.
7.14.6 Sobre los datos anteriores contrastar los valores empíricos de la media,
máximo, mínimo, primer, tercer cuartil y mediana con los esperados según
la teoría.
7.14.7 Usando la fórmula del problema 3.2.2 generar 100 valores de una distribución N(12;2). Graficar los datos y comparar con lo esperado superponiendo
la densidad de la normal teórica al histograma de los datos.
7.14.8 Comprobar el proceso de normalización (Ver que al normalizar una N(π;σ)
obtenemos idénticos resultados por ambas funciones).
7.14.9 Sumar 3 v.a. N(0;1) elevadas al cuadrado y comprobar que dicha suma se
distribuya según una Chi-cuadrado de 3 grados de libertad.
7.14.10
Comprobar empíricamente el Teorema Central del Límite.
7.14.11 ¿A partir de que valor de n, la distribución normal aproxima razonablemente bien una distribución binomial B(n,½)?.
7.14.12 Las puntuaciones de un determinado test se sabe que se distribuyen según una N(μ=950,σ=50). La última aplicación del test a un grupo de 18
personas dio el siguiente resultado.
Datos
1
875
2
933
3
1010
4
1007
5
1035
6
910
7
998
8
852
9
1063
10
981
11
957
12
1018
13
963
14
1048
15
1023
16
1010
a) ¿Hay motivos para pensar que los parámetros han variado?). Utilizar
el test de bondad del ajuste K-S descrito a continuación).
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
7.14.13
69
Prueba de bondad del ajuste de Kolmogorov-Smirnov.
Este contraste, que es válido únicamente para variables continuas, compara la función de distribución (probabilidad acumulada) teórica con la observada, y
calcula un valor de discrepancia, representado habitualmente como Dn, que corresponde a la discrepancia máxima en valor absoluto entre la distribución observada y la distribución teórica. Es un test independiente de la distribución concreta
a la que se suponen se han de ajustar los datos.
Para la aplicación del este test es necesario determinar en primer lugar la
Frecuencia observada acumulada en los datos Sn(x). Para ello se ordena la muestra de menor a mayor y se calcula:
Sn (x) =
i
n+1
En segundo lugar debemos ser capaces de obtener la frecuencia acumulada teórica para cada uno de los datos de la muestra F0(x).
Una vez determinadas ambas frecuencias, se obtiene el máximo de las diferencias entre ambas, en la i-ésima posición de orden, que se denomina Dn.
Dn = max S n ( x ) − F0 ( x )
x
Finalmente, dado un valor para la significación del test, se recurre a la tabla de valores críticos de Dn en la prueba de bondad de ajuste de KolmogorovSmirnov, y considerando el tamaño de la muestra, se establece lo siguiente:
Si Dn > D tabla, se rechaza H0
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
70
7.14.14 Generar una muestra de 1000 valores de una distribución N(12;2,5).
Hacer los siguiente:
a) Tabularla y obtener la distribución de frecuencias absolutas acumuladas
y no acumuladas. Estimar su media y su desviación típica.
b) Representar en dos gráficos deferentes las dos tabulaciones de los datos con los valores teóricos según la estimación anterior de los parámetros.
c) Utilizar SOLVER para estima los parámetros que minimizan las diferencias según un test de bondad del ajuste basado en la Chi2.
d) Igual que el anterior pero basado en Kolmogorov-Smirnov. Comparar los
resultados.
12,020
2,523
Chi
0,646
3,577
0,056
0,992
0,001
0,077
0,520
6,016
0,248
1,921
2,799
0,030
0,022
1,016
0,862
0,285
1,0
0,9
Frec
0,0000 0,0007
0,0050 0,0027
0,0120 0,0085
0,0240 0,0233
0,0580 0,0555
0,1230 0,1157
0,2290 0,2117
0,3340 0,3430
0,4820 0,4968
0,6520 0,6511
0,8010 0,7837
0,8940 0,8812
0,9520 0,9426
0,9780 0,9758
0,9890 0,9911
0,9960 0,9972
0,02
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
19,07
Kol
0,0007
0,0023
0,0035
0,0007
0,0025
0,0073
0,0173
0,0090
0,0148
0,0009
0,0173
0,0128
0,0094
0,0022
0,0021
0,0012
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
Clase
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
12,444
2,548
1000
Frec
0
0,646
5
2,197
7
6,400
12 15,982
34 34,218
65 62,807
106 98,830
105 133,321
148 154,184
170 152,864
149 129,928
93 94,674
58 59,141
26 31,672
11 14,541
7
5,723
7.14.15 No sabemos si un determinado valor λ procede de una N(2;1) o de una
N(3;2). Pero sabemos que los errores de imputación que cometemos se pagan con arreglo a la siguiente matriz de pagos:
Pero realmente
el valor proviene de
A ↔ N(2;1)
B ↔ N(3;2)
PAGOS
Nosotros
decimos que
el valor λ
proviene de
A ↔ N(2;1)
10
-5
B ↔ N(3;2)
-4
10
a) Determinar la regla óptima de asignación Si (λ≤ϒ0) → λ∈A; Si (λ>ϒ0) →
λ∈B y dibujar los pagos en ±3σ
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
71
8 Regresión lineal
8.1 Regresión
•
PENDIENTE Calcula la pendiente (a) para un modelo y = ax + b +ε
•
INTERSECCION.EJE Calcula el término (b) para un modelo y = ax + b +ε
•
TENDENCIA y PRONOSTICO Ambas calculan el valor estimado, para un
x dado, según un modelo lineal.
•
ESTIMACION.LINEAL Devuelve los parámetros de una tendencia lineal
•
ESTIMACION.LOGARITMICA Devuelve los parámetros de una tendencia
exponencial
Existen varias posibilidades de realizar, a través de la hoja de cálculo Excel, la
estimación por mínimos cuadrados de un modelo lineal con una única variable:
ŷi = a ⋅ xi + b
La más rápida y sencilla - quizás también la más completa - es a través de la
opción Análisis de Datos, aunque en este documento utilizaremos también, a efectos
de comprobar los resultados obtenidos mediante el método anterior, el cálculo directo
realizado sobre la misma hoja.
Trabajaremos con el siguiente ejemplo:
X
1
2
3
4
5
6
7
8
Y
2550
2590
2640
2670
2750
2800
2850
2900
Una vez introducidos los datos en la hoja, llamaríamos al módulo de Análisis, pero
antes de esto realizaremos algunos cálculos sobre estos valores. Los resultados
que obtengamos serán los que determinen las características fundamentales del
ajuste.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
72
En la hoja anterior nos hemos limitado, simplemente, a calcular los parámetros de la
recta de regresión:
En la columna “J” y en la “E” hemos calculado, respectivamente:
n
∑ (x
i =1
i
− x ) ⋅ (y i − y )
;
2
n
∑ (x
i
− x)
i =1
finalmente en la celda correspondiente calculamos, primero la pendiente:
y después, aprovechando la media de x e y, y la pendiente recién calculada, obtenemos el valor de la intercepción:
Finalmente, calculamos el valor de R2 usando el resultado de las columnas “H”, “D” y
“G”:
Una vez realizados estos cálculos, cuyo único será permitir la comprobación de
los resultados que obtendremos a continuación, invocamos la opción de Análisis de
Datos. Especificamos los rangos, tanto de la variable dependiente como de la indeXXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
73
pendiente, marcando la opción Rótulos si éstos incluyen los nombres de las variables, e
indicando el resto de las opciones deseadas:
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
74
Si, como en este caso, hemos optado porque la salida se produzca en una hoja
nueva, ésta tendrá la forma siguiente:
1
1
2
3
1
4
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
5
Estadística con Excel
75
1
Como vemos, el coeficiente de determinación coincide en su valor, con el que
hemos obtenido previamente al hacer los cálculos directamente (no así con el valor
0,98858 que aparece en el material). También coincidirán los valores de los parámetros del modelo:
3
Es decir el modelo calculado es:
ŷ = 51,31 ⋅ x + 2487,86
i
i
el error estándar de β1 es:
2
Sβ1 =
⎛ 1 ⎞n
⎜
⎟∑ (yi − βo − β1 ⋅ xi )
⎝n − 2⎠ 1
n
∑ (x
i
− x)2
=
10,92
42
= 1,685
1
Para calcular un intervalo de confianza del 95%, tomamos nuestra estimación
de la pendiente, que era 51.31, como punto medio y calculamos el margen de error
usando el error estándar y el valor crítico apropiado de la distribución t, con n -2 =6
grados de libertad, y un nivel de significación del 5% t (0.025,6) = ± 2,4469, según vemos en las tablas de la t de Student.
51,31 m t(0,025,6) ⋅ 1,685 = 51,31 m 4,123 = (47,187 ; 55,433)
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
76
3
t=
51,31
= 30,45
1,685
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
77
Finalmente encontraremos muy útil la representación gráfica tanto del modelo
construido como de los residuos de éste.
5
4
YY
Pronóstico
PronósticoYY
X
X Curva
Curva de
de regresión
regresión ajustada
ajustada
2950
2950
2900
2900
2850
2850
El ajuste (R2=99%)
es bastante aceptable
YY
2800
2800
2750
2750
2700
2700
2650
2650
2600
2600
2550
2550
2500
2500
00
22
44
66
XX
Residuos
Residuos
15
15
10
10
Residuos
Residuos
55
11
55
00
-5
-5
22
66
77
88
33
-10
-10
-15
-15
-20
-20
-25
-25
44
XX
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Los residuos no presentan un patrón claramente definido: el
modelo lineal parece
apropiado
88
10
10
Estadística con Excel
78
9 Análisis de varianza
9.1 Resumen de los procedimientos
9.1.1
a)
b)
c)
d)
e)
f)
9.1.2
a)
b)
c)
d)
e)
f)
9.1.3
a)
b)
c)
d)
e)
ANOVA unidireccional con muestras independientes
Introducimos los datos en celdas contiguas añadiendo los rótulos de los factores.
Elegimos Herramientas + Análisis de Datos.
Elegimos Análisis de varianza de un factor.
Elegimos como Rango de entrada el que contiene tanto a los datos (normalmente organizados en columnas) como a los rótulos (señalaremos también esta opción) y modificamos, en
su caso, el valor de alfa.
Obtenemos los resultados en la forma descrita en el material de la asignatura.
Podemos realizar la prueba de Levene sin más que, en la misma hoja, realizar un nuevo análisis sobre las diferencias en valor absoluto respecto a las medias por factor.
ANOVA factorial con muestras independientes.
Introducimos los datos en celdas contiguas añadiendo los rótulos de los factores y de los
grupos.
Elegimos Herramientas + Análisis de Datos. Elegimos Análisis de varianza de dos factores
con varias muestras por grupo.
Rango de entrada el que contiene tanto a los datos (normalmente organizados en columnas)
como a los rótulos de factores y grupos (señalamos también esta opción) y modificamos, en
su caso, el valor de alfa.
Obtenemos los resultados en la forma descrita en el material de la asignatura, tanto en lo referente a la suma de cuadrados.
.... como en lo referente a los grados de libertad ..........
.... como a las medias cuadráticas y los valores de F.
ANOVA unidireccional con muestras emparejadas.
Introducimos los datos en celdas contiguas añadiendo los rótulos de los factores y de los
grupos.
Elegimos Herramientas + Análisis de Datos. Elegimos Análisis de varianza de dos factores
con una sola muestra por grupo.
Elegimos como Rango de entrada el que contiene tanto a los datos (normalmente organizados en columnas) como a los rótulos (señalaremos también esta opción) y modificamos, en
su caso, el valor de alfa. Obtenemos los resultados en la forma descrita en el material de la
asignatura, tanto en lo referente a la suma de cuadrados.
.... como en lo referente a los grados de libertad ..........
.... como a las medias cuadráticas y los valores de F.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
79
9.2 ANOVA unidireccional con muestras independientes.
Realizaremos el siguiente ejemplo
El primer paso consistirá en introducir los datos en la hoja de cálculo añadiendo
los rótulos que permiten identificar los factores a analizar:
1
A1
Antidepresivo
4
7
4
4
6
A2
Psicoterapia
6
8
5
7
9
A3
Sin tratamiento
1
-2
0
2
-1
a continuación elegimos Análisis de Datos, del menú Herramientas:
NOTA: SimTools es un “add-in”
que ha cargado este usuario, pero
no aparecerá en tu ordenador a
menos que también hayas decido
“bajártelo” de la WWW e instalarlo en tu ordenador.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
2
Estadística con Excel
80
En las Funciones para análisis elegimos la opción Análisis de varianza de un
factor:
3
4
Cuando
aparece el cuadro de
esta
opción
elegiremos el Rango de
entrada que contiene
los datos introducidos
y los rótulos de los
factores;
indicamos
que los datos están
agrupados por Columnas y marcamos
la opción Rótulos en
la primera fila:
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
81
El resultado será como el siguiente (aquí se presenta ligeramente modificado respecto del formato original con que lo hace Excel).
NOTA: El usuario de este orde-
5
nador ha deshabilitado la opción
Líneas de división, ese es el
Análisis de varianza de un factor
RESUMEN
Grupos
Antidepresivo
Psicoterapia
Sin tratamiento
Cuenta
5
5
5
motivo por el cual no aparecen
las características líneas de Excel“
Suma
25
35
0
Promedio Varianza
5
2
7
2,5
0
2,5
ANÁLISIS DE VARIANZA
Origen de las
variaciones
Suma de
cuadrados
Entre grupos
Dentro de los grupos
130
28
Total
158
Grados Promedio
F
Probabilidad
de
de los
libertad cuadrado
2
65
27,8571
0,0000
12
2,333
Valor
crítico
para F
3,8853
14
Aunque la presentación del resumen es ligeramente diferente respecto a la descrita en el material de la asignatura:
6
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
82
Los resultados, por supuesto, son los mismos
Análisis de varianza de un factor
RESUMEN
Grupos
Antidepresivo
Psicoterapia
Sin tratamiento
Cuenta
5
5
5
Suma
25
35
0
Promedio Varianza
5
2
7
2,5
0
2,5
ANÁLISIS DE VARIANZA
Origen de las
variaciones
Suma de
cuadrados
Entre grupos
Dentro de los grupos
130
28
Total
158
Grados Promedio
F
Probabilidad
de
de los
libertad cuadrado
2
65
27,8571
0,0000
12
2,333
Valor
crítico
para F
3,8853
14
Realizar la prueba de Levene exigirá que hagamos unos sencillos cálculo previos:
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
83
En la misma hoja podemos:
1. copiar la tabla de los datos originales;
2. calcular las medias de las puntuaciones de cada factor de la tabla original;
3. construir la nueva tabla restando de las puntuaciones la medias recién calculadas;
4. aplicar los pasos anteriores para hacer un análisis sobre estos nuevos datos.
Antidepresivo
5
-1
2
-1
-1
1
Psicoterapia
7
-1
1
-2
0
2
Sin tratamiento
0
1
-2
0
2
-1
D11= PROMEDIO(D4:D8)
=D6-D$11
El resultado final podría ser como el siguiente:
A1
Antidepresivo
4
7
4
4
6
A2
Psicoterapia
6
8
5
7
9
A3
Sin tratamiento
1
-2
0
2
-1
Antidepresivo
5
-1
2
-1
-1
1
Psicoterapia
7
-1
1
-2
0
2
Sin tratamiento
0
1
-2
0
2
-1
Análisis de varianza de un factor (LEVENE)
RESUMEN
Grupos
Antidepresivo
Psicoterapia
Sin tratamiento
Cuenta
5
5
5
Suma
0
0
0
ANÁLISIS DE VARIANZA
Origen de las
variaciones
Entre grupos
Dentro de los grupos
Total
Suma de
cuadrados
Grados de
libertad
0
28
28
2
12
14
Promedio
0
0
0
Promedio de
los
cuadrados
0,0000
2,3333
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Varianza
2
2,5
2,5
F
Probabilidad
0,0000
1,0000
Valor
crítico
para F
3,8853
Estadística con Excel
84
9.3 ANOVA factorial con muestras independientes.
Realizaremos el siguiente ejemplo:
Como siempre, el primer paso consiste en introducir datos y rótulos en la hoja
de cálculo:
Naturalmente debe-
Positivos
Positivos
Depresivos
22
Depresivos
33
44
33
No
88
No depresivos
depresivos
10
10
99
99
Negativos
Negativos
99
66
88
55
33
55
33
55
remos introducir
cada dato en una
celda.
Abrimos de nuevo el menú Herramientas + Análisis de Datos y elegimos
ahora la opción Análisis de varianza de dos factores con varias muestras por
grupo.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
85
A la hora de rellenar los campos de esta opción deberemos tener cuidado en
elegir bien el rango de entrada. Éste deberá incluir los rótulos tanto de los factores,
como de las muestras.
NO
SI
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
86
Deberemos indicar el número de filas que ocupan las muestras (4 en nuestro
caso) y con el fin de mantener datos y resultados en la misma hoja señalar como rango de salida una porción desocupada de la hoja de cálculo en la que se volcará los
resultados.
El resultado final aparecerá como el siguiente (aquí ligeramente modificado en
su formato de presentación):
Depresivos
No depresivos
Positivos
2
3
4
3
8
10
9
9
Negativos
9
6
8
5
3
5
3
5
Análisis de varianza de dos factores con varias muestras por grupo
Depresivos
Cuenta
4
4
8
Suma
12
28
40
Promedio
3
7
5
Varianza
0,667
3,333
6,286
No depresivos
Cuenta
4
4
8
Suma
36
16
52
Promedio
9
4
6,5
1,333
8,000
Varianza
0,667
Total
Cuenta
8
Suma
48
Promedio
6
Varianza 10,8571
ANÁLISIS DE VARIANZA
Promedio
de los
F
cuadrados
1
9
6,000
De nuevo, Muestra
aunque con9 distinta presentación,
podemos
Columnas
1
1
1
0,667
coinciden plenamente:
Interacción
81
1
81
54,000
Dentro
del
grupo
18
12
1,5
en las sumas de cuadrados....
Origen de las
variaciones
dos
8
44
5,5
4,5714
Suma de Grados de
cuadrados
libertad
Total
109
15
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Probabilidad
Valor crítico
para F
0,031 que los
4,747
apreciar
resulta0,430
0,000
4,747
4,747
Estadística con Excel
87
ANÁLISIS DE VARIANZA
Origen de las
variaciones
Suma de Grados de
cuadrados
libertad
Muestra
Columnas
Interacción
Dentro del grupo
Total
9
1
81
18
1
1
1
12
109
15
Promedio
de los
cuadrados
9
1
81
1,5
F
Probabilidad
Valor crítico
para F
6,000
0,667
54,000
0,031
0,430
0,000
4,747
4,747
4,747
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
88
....en las medias cuadráticas y en los grados de libertad.....
Suma de Grados de
cuadrados
libertad
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
9
1
81
18
1
1
1
12
109
15
Promedio
de los
cuadrados
9
1
81
1,5
Estadística con Excel
89
....en los valores de la F de Snedecor...
ANÁLISIS DE VARIANZA
Origen de las
variaciones
Suma de Grados de
cuadrados
libertad
Muestra
Columnas
Interacción
Dentro del grupo
Total
9
1
81
18
1
1
1
12
109
15
Promedio
de los
cuadrados
9
1
81
1,5
F
Probabilidad
Valor crítico
para F
6,000
0,667
54,000
0,031
0,430
0,000
4,747
4,747
4,747
....como en las probabilidades asociadas a la hipótesis nula.
ANÁLISIS DE VARIANZA
Origen de las
variaciones
Muestra
Columnas
Interacción
Dentro del grupo
Total
Suma de Grados de
cuadrados
libertad
9
1
81
18
1
1
1
12
109
15
Promedio
de los
cuadrados
9
1
81
1,5
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
F
Probabilidad
Valor crítico
para F
6,000
0,667
54,000
0,031
0,430
0,000
4,747
4,747
4,747
Estadística con Excel
90
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
91
9.4 ANOVA unidireccional con muestras emparejadas.
Realizaremos el siguiente ejemplo
De
nuevo comenzamos introduciendo datos y rótulos en la hoja de cálculo:
Nótese que no introducimos ni
totales ni medias, y que tampoco colapsamos las celdas
que contiene los rótulos Sujetos o BITS.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
92
En Herramientas, Análisis de Datos, elegimos ahora la opción Análisis de
varianza de dos factores con una sola muestra por grupo.
El rango de entrada contiene los rótulos de los niveles de cada factor (S1,.. y
B0,..), pero no los de los factores (Sujetos y BITS).
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
93
De nuevo comprobamos que los resultados descritos en el material y los obtenidos por Excel coinciden plenamente.
ANÁLISIS DE VARIANZA
Promedio
Origen de
Suma de Grados de
de los
las
cuadrados
libertad
cuadrados
variaciones
Filas
184
4
46,0000
Columnas
1105
3
368,3333
Error
96
12
8,0000
Total
1385
F
Probabilidad
Valor crítico
para F
5,7500
46,0417
0,0080
0,0000
3,2592
3,4903
19
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
94
ANÁLISIS DE VARIANZA
Origen de
Suma de
las
cuadrados
variaciones
Filas
184
Columnas
1105
Error
96
Total
1385
Grados
de
libertad
4
3
12
Promedio
de los
cuadrados
46,0000
368,3333
8,0000
F
Probabilidad
Valor crítico
para F
5,7500
46,0417
0,0080
0,0000
3,2592
3,4903
19
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
95
10 Tablas de contingencia
10.1 Distribución de frecuencias observadas.
El único aspecto cuantificable en el análisis cualitativo es el número de individuos que presenta una combinación los niveles de los factores. Estos valores se recogen en tablas de contingencia. (frecuencias observadas de cada combinación).
factor A Nivel 1º
n11
n12
ni •
n1 j
factor A Nivel 2º
n 21
n 22
n2 j
n• j
n•1
n• 2
Factores
Nivel 1º factor B Nivel 2º factor B
n=
∑∑ n
ij
Los nij representan el número de individuos observados en cada combinación de
los niveles de los factores A, B y se consideran como la realización de una v.a. con
valores enteros y positivos. Nuestro objetivo principal es contrastar la independencia
entre los factores en estudio.
Consideremos una tabla de contingencia IxJ y sea Pij la probabilidad poblacional
de que un individuo sea elegido en la casilla (i, j).
La hipótesis de independencia entre factores es:
Pij = Pi•P • j
⇔ m̂ij =
ni• n• j
n
10.2 INDEPENDENCIA EN TABLAS DE CONTINGENCIA BIDIMENSIONALES.
Contrastación de la hipótesis de independencia en una tabla de contingencia bidimensional.
Contrastes de independencia exactos.
En caso de muestras pequeñas.
1. Determinar el espacio muestral del diseño empleado en la tabla observada, es
decir todas las tablas posibles manteniendo constantes los marginales.
2. Seleccionar de todas estas tablas las que se alejan tanto o más de H0 que la tabla observada en la dirección de H1.
3. Calcular las probabilidades de ocurrencia bajo H0 de dichas tablas.
4. Calcular el p-valor del test. (sumar las probabilidades de dichas tablas)
5. Comparar el p-valor con el nivel de significación α prefijado.
• Si p>α aceptamos H0.
• Si p ≤ α rechazamos H0.
Inconvenientes:
•
•
El cálculo de la probabilidad exacta de las tablas puede depender de parámetros desconocidos. Se soluciona estimando éstos.
Cuando aumenta la muestra o los niveles de los factores el cálculo del p-valor
es muy laborioso.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
96
Contrastes de independencia asintóticos.
Contraste χ2 de independencia.
Las hipótesis a contrastar son:
H0 : Pij = Pi.P. j
H1 : Pij ≠ Pi.P. j
El estadístico propuesto para realizar este contraste es el siguiente:
2
χ =
(n
∑∑
i
− m̂ij )
2
ij
m̂ij
j
teniendo en cuenta que, bajo H0 tenemos
m̂ij =
ni.n. j
n
Dicho estadístico se distribuye según una χ2 con (I-1)(J-1) grados de libertad.
Si el valor observado supera al esperado, rechazaremos H0 .
Corrección por continuidad (Yates).
El estadístico corregido tiene la siguiente expresión:
2
C
χ =
∑∑
i
(n
ij
− m̂ ji − 1 2
)
2
m̂ij
j
y se distribuye según una χ2con (I-1)(J-1) grados de libertad.
Análisis de residuos.
Si en una tabla de contingencia la hipótesis de independencia se ha visto rechazada, mediante el análisis de residuos podemos detectar los niveles de los factores que
pueden ser los causantes de tal asociación.
Residuos estandarizados:
e ij =
nij − m̂ij
m̂ij
La varianza estimada de los residuos:
V̂⎛
⎜ eij ⎞⎟
⎝ ⎠
n ⎞
n ⎞⎛
⎛
= ⎜1 − i. ⎟ ⎜⎜1 − . j ⎟⎟
n⎠⎝
n⎠
⎝
Residuos ajustados:
dij =
e ij
V̂ij
Se consideran significativos a un nivel de significación α aquellos que en valor
absoluto superen el cuantil correspondiente a una N(0,1).
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
97
10.3 MEDIDAS DE ASOCIACIÓN EN TABLAS IxJ
Cuando la hipótesis de independencia es rechazada podemos plantearnos cuál
es el grado de asociación y la dirección en que se produce tal. Las medidas de asociación son parámetros poblacionales que dependen de las probabilidades poblacionales
Pij.
Éstas deben ser fácilmente interpretables y deben estar acotadas de manera
que los factores indiquen asociación perfecta o falta de asociación. Suelen estar normalizadas tomando valores entre 0 y 1 ó entre –1 y 1, lo cual permite la comparaciones entre tablas de diferentes tamaños.
Medidas de asociación en tablas 2x2.
Cociente de probabilidad. Se define el cociente de probabilidad como:
p 22
w
p
p p
θ = 1 = 21 = 11 22
p12
w2
p12p 21
p11
Propiedades:
•
•
•
•
•
•
•
•
θ ∈ [0,∝]
no definido si p11 o p22 son 0.
Si las dos son cero hay asociación perfecta estricta positiva.
θ=0→ cuando p11 y/o p22 son nulas.
θ=1→ dependencia entre los factores.
θ>1→ asociación positiva.
θ<1→ asociación negativa.
Invariante frente a cambios de escala en filas y/o columnas.
El estimador de θ es:
n n
ˆ
θ = 11 22
n12n 21
con similar interpretación.
Q de Yule. Definido como:
Q=
p11p 22 − p12p 21 θ − 1
=
p11p 22 + p12p 21 θ + 1
se verifica que:
Q = 0 independencia
Q > 0 asocic + si θ > 1
Q < 0 asocic - si θ < 1
Q = 1 asocic perf estrc +
Q = −1 asocic perf estrc valor muestral:
Q̂ =
n11n 22 − n12n 21
n11n 22 + n12n 21
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
98
Medidas de asociación en tablas IxJ.
Medida φ2 de Pearson.
Valor poblacional:
(Pij − Pi.P. j ) 2
1
∑∑ P P
n i j
i. . j
φ2 =
Valor estimado:
(nij − m̂ij )2 χ 2
1
2
ˆ
φ = ∑∑
=
n i j
mij
n
•
•
•
Vale 0 sii independencia.
Asociación perfecta estricta : vale 1
Es simétrica y fácil de calcular.
Coeficiente de contingencia.
Valor poblacional:
φ2
φ2 + 1
C=
Valor estimado:
C=
•
•
•
⎛ χ2 ⎞
⎜⎜ ⎟⎟
⎝ n⎠
⎛ χ2 ⎞
⎜⎜ ⎟⎟ + 1
⎝ n⎠
Si vale cero hay independencia.
No alcanza su valor máximo aún cuando hay asociación perfecta.
Este depende del tamaño de la tabla.
Para tablas cuadradas el valor máximo que puede tomar es el siguiente:
C max =
•
I −1
I .
En la práctica se utiliza el ajustado:
CA =
C
C max
Medida T de Tschuprov.
Valor poblacional:
T=
φ2
(I − 1)( J − 1)
Valor estimado:
T̂ =
χ2
n (I − 1)( J − 1)
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
99
•
•
Vale 0 cuando hay independencia.
Vale 1 en caso de asociación perfecta estricta en tablas 2x2.
V de Cramer.
Valor poblacional:
V=
φ2
con m = min{(I − 1), ( J − 1)}
m
Valor estimado:
V̂ =
•
•
•
χ2
nm
Vale 0 sii independencia.
En asociación perfecta alcanza su valor máximo.
En tablas cuadradas su valor coincide con T
10.4 Funciones relacionadas
•
DISTR.CHI devuelve el complementario a la unidad de la función de distribución para un valor de x, es decir, la probabilidad de que la variable aleatoria distribuida según una χ2GL sea mayor que x.
La descripción de esta función que figura en la ayuda de Excel es la siguiente:
Devuelve la probabilidad de una variable aleatoria continua siguiendo una
distribución chi cuadrado de una sola cola. La distribución chi cuadrado está asociada con la prueba chi cuadrado. Use la prueba chi cuadrado para
comparar los valores observados con los esperados. Por ejemplo, un experimento genético podría estar basado en la hipótesis de que la próxima generación de plantas presentará un conjunto determinado de colores. Al
comparar los resultados observados con los resultados esperados, puede
decidir si su hipótesis original es válida.
DISTR.CHI (x ; grados_de_libertad)
•
•
•
•
•
•
•
•
X es el valor al que desea evaluar la distribución.
grados_de_libertad es el número de grados de libertad.
Si uno de los argumentos no es numérico, DISTR.CHI devuelve el valor de
error #¡VALOR!.
Si el argumento x es negativo, DISTR.CHI devuelve el valor de error
#¡NUM!.
Si el argumento grados_de_libertad no es un entero, se trunca.
Si el argumento grados_de_libertad < 1 o grados_de_libertad ≥ 10^10,
DISTR.CHI devuelve el valor de error #¡NUM!
DISTR.CHI se calcula como DISTR.CHI = P(X>x), donde X es una variable
aleatoria de χ2.
PRUEBA.CHI.INV Esta función devuelve los valores críticos para una distribución χ2GL, es decir fijada una probabilidad p, por ejemplo 0,05, y dados los grados de libertad GL correspondientes, la función devuelve el valor
X de la variable aleatoria tal que
P( X ≤ χ 2GL ) = p
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
100
Esto es, devuelve los valores que aparecen en las tablas y que se usarán normalmente para comprobar la significación de un resultado. La descripción de esta
función que figura en la ayuda de Excel es la siguiente:
Devuelve el inverso de una probabilidad dada, de una sola cola, en una distribución chi cuadrado.
Devuelve para una probabilidad dada, de una sola cola, el valor de la variable aleatoria siguiendo una distribución chi cuadrado.
Si el argumento probabilidad = DISTR.CHI(x;...), entonces PRUEBA. CHI.
INV(probabilidad,...) = x. Use esta función para comparar los resultados
observados con los resultados esperados, a fin de decidir si la hipótesis original es válida.
PRUEBA.CHI.INV(probabilidad ; grados_de_libertad)
•
•
•
•
•
•
•
•
Probabilidad es una probabilidad asociada con la distribución chi cuadrado.
Grados_de_libertad es el número de grados de libertad.
Si uno de los argumentos no es numérico, PRUEBA.CHI.INV devuelve el valor de error #¡VALOR!.
Si el argumento probabilidad < 0 o probabilidad > 1, PRUEBA.CHI.INV devuelve el valor de error #¡NUM!.
Si el argumento grados_de_libertad no es un entero, se trunca.
Si el argumento grados_de_libertad < 1 o grados_de_libertad ≥ 10^10,
PRUEBA.CHI.INV devuelve el valor de error #¡NUM!.
PRUEBA.CHI.INV usa una técnica iterativa para calcular la función. Dado un
valor de probabilidad, PRUEBA.CHI.INV reitera hasta que el resultado tenga
una exactitud de ± 3x10^-7. Si PRUEBA.CHI.INV no converge después de
100 iteraciones, la función devuelve el valor de error #N/A.
PRUEBA.CHI Finalmente, la función Prueba.chi, devuelve la probabilidad
asociada a un contraste (tanto de independencia como de bondad del ajuste) cuando como argumentos se le suministran las frecuencias observadas y
las esperadas. La descripción de esta función que figura en la ayuda de Excel es la siguiente:
Devuelve la prueba de independencia. PRUEBA.CHI devuelve el valor de la
distribución Chi cuadrado para la estadística y los grados de libertad apropiados. Las pruebas Chi cuadrado pueden usarse para determinar si un experimento se ajusta a los resultados teóricos.
PRUEBA.CHI(rango_actual ; rango_esperado)
•
•
•
•
•
Rango_actual es el rango de datos que contiene observaciones para probar
frente a valores esperados.
Rango_esperado es el rango de datos que contiene la relación del producto
de los totales de filas y columnas con el total global.
Si rango_actual y rango_esperado tienen un número diferente de puntos
dedatos, PRUEBA.CHI devuelve el valor de error #N/A.
La prueba Chi cuadrado primero calcula una estadística Chi cuadrado y después suma las diferencias entre los valores reales y los valores esperados.
PRUEBA.CHI devuelve la probabilidad para una estadística Chi cuadrado y
grados de libertad, gl, donde gl = (r - 1)(c - 1).
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
101
Será con esta función con la que llevaremos a cabo los contrastes de independencia, para ello será necesario primero calcular los valores de las frecuencias esperadas bajo la hipótesis nula de independencia. Veremos cómo hacer esto con unos sencillos ejemplos.
Resolveremos el siguiente ejemplo:
introduciendo en la hoja de cálculo los datos (sin totales):
Guarderias
Material
Asesoramiento
Servicios
72
18
30
Escuelas
primarias
12
15
3
Escuelas
secundarias
96
33
21
dejando a Excel la responsabilidad de calcular los totales:
para obtener la tabla completa de las frecuencias observadas
Guarderias
Material
Asesoramiento
Servicios
72
18
30
120
Escuelas
primarias
12
15
3
30
Escuelas
secundarias
96
33
21
150
180
66
54
300
Lo mejor que podemos hacer para construir la tabla de frecuencias esperadas es
•
•
•
copiar la tabla anterior unas cuantas líneas más abajo;
copiar sobre ella misma sólo los valores (de esa manera se mantendrán los
valores de las frecuencias marginales cuyas fórmulas suma... habrán desaparecido manteniéndose los valores calculados anteriormente);
borrar los contenidos de las celdas correspondientes a las frecuencias observadas;
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
•
•
102
calcular las nuevas aplicando las fórmulas dadas por la teoría de probabilidades:
El resultado de las acciones anteriores, al rellenar la nueva tabla con la fórmula genérica:
=C$13*$F10/$F$13
Debería ser el siguiente
Una vez construidas las dos tablas basta con aplicar la función anterior
y obtendríamos la probabilidad asociada a la hipótesis nula de independencia
ESPERADAS
Guarderias
Material
Asesoramiento
Servicios
72
26,4
21,6
120
Escuelas
primarias
18
6,6
5,4
30
Escuelas
secundarias
90
33
27
150
180
66
54
300
0,0002601
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
103
Notemos que, a diferencia de la resolución “manual”, tal como está descrita en
el material de la asignatura, lo que obtenemos de este modo es el p.valor de la prueba, y no el valor del estadístico de contraste que habría que comparar después con el
valor crítico de la tabla. No obstante, si quisiéramos obtener el valor del estadístico χ2
(lo cual es aconsejable por los motivos que veremos a continuación), deberíamos construir una tercera tabla sobre la que calcular los residuos, esto es, los sumandos de la
fórmula:
χ2 =
∑
(Obs i
Esp i )
2
Esp i
El proceso de construcción de esta tercera tabla sería idéntico al anterior con la
diferencia de que ahora los valores corresponden a los sumandos del estadístico.
El resultado final, suma de los valores de la nueva tabla:
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
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104
Sin ninguna modificación importante es posible hacer también los contrastes de
bondad del ajuste. Resolvamos el siguiente ejemplo:
cuya solución es la siguiente:
que coincide con la obtenida a través de la hoja de cálculo:
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
105
10.5 PROBLEMAS
10.5.1 Tabular y graficar las funciones de distribución de la Chi2 para 2, 5 y 10
grados de libertad
10.5.2 Reproducir la tabla E.4 del texto
10.5.3 Resolver el problema 8.42 (Pág. 448) del texto.
Objetivo
GI
IL
MC
SC
TK
Total
Cargos
Si
No
17
26
14
17
7
10
16
16
6
11
60
80
Total
43
31
17
32
17
140
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
106
10.5.4 Supóngase la siguiente tabla de contingencia
C1 C2
F1 12 15
F2 11 10
a) Generar todas las posibles tablas para los 48 datos (los marginales han de
estar fijos).
b) Calcular el estadístico χ2 de cada una.
c) Calcular la probabilidad asociada, bajo la hipótesis de independencia, de cada tabla.
d) Indicar cuáles de ellas son compatibles (al 95%) con la hipótesis de independencia
C1
C2
F1 12,9 14,1 27
F2 10,1 10,9 21
23
25 48
12,9 14,1 10,1 10,9
48
F1C1 F1C2 F2C1 F2C2 SUMA
0
27
23
-2
48
1
26
22
-1
48
2
25
21
0
48
3
24
20
1
48
4
23
19
2
48
5
22
18
3
48
6
21
17
4
48
7
20
16
5
48
8
19
15
6
48
9
18
14
7
48
10
17
13
8
48
11
16
12
9
48
12
15
11
10
48
13
14
10
11
48
14
13
9
12
48
15
12
8
13
48
16
11
7
14
48
17
10
6
15
48
18
9
5
16
48
19
8
4
17
48
20
7
3
18
48
21
6
2
19
48
22
5
1
20
48
23
4
0
21
48
24
3
-1
22
48
25
2
-2
23
48
26
1
-3
24
48
27
0
-4
25
48
28
-1
-5
26
48
Chi
56,777
48,339
40,580
33,499
27,096
21,372
16,326
11,959
8,270
5,259
2,927
1,273
0,298
0,001
0,383
1,443
3,181
5,598
8,694
12,467
16,920
22,050
27,859
34,347
41,513
49,357
57,880
67,081
76,960
45,0
F1C1
12,94
40,0
11,01
9,25
35,0
7,63
6,17
30,0
4,87
3,72
25,0
2,72
1,88
20,0
1,20
0,67
15,0
0,29
0,07
10,0
0,00
0,09
5,0
0,33
0,72
1,28
0,0
1,98
2,84
3,86
1,0
5,02
6,35
0,9
7,83
0,8
9,46
11,25
0,7
13,19
F1C2
11,90
10,13
8,51
7,02
5,68
4,48
3,42
2,51
1,73
1,10
0,61
0,27
0,06
0,00
0,08
0,30
0,67
1,17
1,82
2,61
3,55
4,62
5,84
7,20
8,70
10,35
12,13
15,29 14,06
0,6
17,54 16,13
F2C1
16,63
14,16
11,89
9,81
7,94
6,26
4,78
3,50
2,42
1,54
0,86
0,37
0,09
0,00
0,11
0,42
0,93
1,64
2,55
3,65
4,96
6,46
8,16
10,06
12,16
14,46
16,96
19,65
22,55
F2C2 Chi_MAT
Estadístico
Chi
15,30 56,777
13,03 48,339
10,94 40,580
9,03
33,499
7,30
27,096
5,76
21,372
4,40
16,326
3,22
11,959
2,23
8,270
1,42
5,259
0,79
2,927
0,34
1,273
0,08
0,298
0,00
0,001
0,10
0,383
0,39
1,443
0,86
3,181
1,51
5,598
2,34
8,694
3,36
12,467
4,56
16,920
5,94
22,050
7,51
27,859
9,26
34,347
11,19 41,513
13,30 49,357
15,60 57,880
18,08 67,081
20,74 76,960
0,00000 0,05
0,00000 0,05
0,00000 0,05
0,00000 0,05
0,00000 0,05
0,00000 0,05
0,00005 0,05
0,00054 0,05
0,00403 0,05
0,02183 0,05
0,08711 0,05
0,25913 0,05
0,58505 0,05
0,97096 0,05
0,53603 0,05
0,22966 0,05
0,07448 0,05
0,01798 0,05
0,00319 0,05
0,00041 0,05
0,00004 0,05
Probabilidad H0
0,00000 0,05
0,00000 0,05
0,00000 0,05
0,00000 0,05
0,00000 0,05
0,00000 0,05
0,00000 0,05
0,00000 0,05
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
C2
15 27
10 21
25 48
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
F1
F2
C1
12
11
23
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
107
10.5.5 Realizar el Test exacto de Fisher para tablas 2x2 para la tabla siguiente:
10
13
17
8
Método:
Sea la tabla
a
c
a+c
b
d
b+d
a+b
c+d
N=a+b+c+d
1. Determinar todas las tablas posibles manteniendo constantes los marginales.
2. Seleccionar de todas estas tablas las que se alejan tanto o más de H0 que la tabla observada en la dirección de H1.
3. Calcular las probabilidades de ocurrencia bajo H0 de dichas tablas.
P(a, b , c , d ) =
(a + b )! (a + b )! (a + b )! (a + b )!
a ! b ! c ! d ! N!
4. Calcular el p-valor del test sumando las probabilidades de dichas tablas.
5. Comparar el p-valor con el nivel de significación α prefijado.
• Si p>α aceptamos H0.
• Si p ≤ α rechazamos H0.
a+b
c+d
a+c
b+d
a
c
10
13
23
b
d
17 27
8 21
25 48
13 14
10 11
10888869450418400000000000000
51090942171709400000
25852016738885000000000
15511210043331000000000000
12,9 14,1 11,0 10,0
a
b
10,1 10,9
12
15
11
10
13
14
10
11
11
16
12
9
14
13
9
12
10 17 13
8
15
12
8
13
9
18
14
7
16
11
7
14
8
19
15
6
17
10
6
15
7
20
16
5
18
9
5
16
6
21
17
4
19
8
4
17
5
22
18
3
20
7
3
18
4
23
19
2
21
6
2
19
3
24
20
1
22
5
1
20
2
25
21
0
23
4
0
21
S
48
48
48
48
48
48
48
48
48
48
48
48
48
48
48
48
48
48
48
48
48
48
2,27324E+19
39070080
6,47648E+14
4,27447E+18
3,88589E+17
1,74865E+18
586051200
7,12412E+15
2,72789E+20
2441880
5,39706E+13
4,27447E+19
1,24903E+17
8204716800
7,12412E+16
3,23824E+16
3,00068E+21
143640
4,15159E+12
3,84703E+20
8,3269E+15
1,06661E+11
6,41171E+17
2,49095E+15
3,00068E+22
7980
2,96542E+11
3,07762E+21
5,20431E+14
1,27994E+12
5,12937E+18
1,77925E+14
420 19769460480
2,15433E+22
2,70061E+23
3,06136E+13
1,40793E+13
3,59056E+19
2,16049E+24
21
1235591280
1,18617E+13
1,2926E+23
1,70076E+12
1,40793E+14
2,15433E+20
7,41355E+11
72681840
6,463E+23
1,51234E+25
1
89513424000
1,26714E+15
9,07406E+25
0,045454545
4037880
2,5852E+24
4475671200
1,01371E+16
4,30867E+21
2422728000
7,75561E+24
1,07717E+21 43609104000
4,53703E+26
0,001976285
212520
213127200
7,09596E+16
1,2926E+22
127512000
1,81481E+27
8,23452E-05
10626
1,55112E+25
9687600
4,25758E+17
2,5852E+22
6375600
5,44443E+27
3,29381E-06
506
1,55112E+25
421200
2,12879E+18
2,5852E+22
303600
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
χ2
0,13
0,19
0,75
0,93
2,04
2,35
4,02
4,45
6,67
7,22
10,00
10,68
14,02
14,81
18,70
19,62
24,07
25,11
30,12
31,28
36,84
38,13
Fisher
0,19806
0,22853
0,12379
0,19044
0,05545
0,11427
0,01760
0,04897
0,00389
0,01479
0,00058
0,00308
0,00006
0,00043
0,00000
0,00004
0,00000
0,00000
0,00000
0,00000
0,00000
0,00000
1,00000
Estadística con Excel
108
11 Estimación por intervalos.
11.1 Intervalos de estimación más utilizados.
11.1.1 Media de una población normal de σ conocida:
x m Z (α 2 ) ⋅
σ
n
podemos hacer los cálculos directamente:
DISTR.NORM.ESTAND.INV(α+(1-α)/2)* Sigma/RAIZ(n)
para calcular el error típico de la estimación (ETE), y obtener los límites mediante:
[ PROMEDIO(Dat) - ETE ; PROMEDIO(Dat)+ ETE ]
o bien usar directamente la función
•
INTERVALO.CONFIANZA Devuelve el intervalo de confianza para la media de una población.
INTERVALO.CONFIANZA(alfa;desv_estándar;tamaño)
o
o
o
Alfa es el nivel de significación empleado para calcular el nivel de confianza. El nivel de confianza es igual a 100(1 - alfa)%, es decir, un alfa de
0,05 indica un nivel de confianza de 95%.
Desv_estándar es la desviación estándar de la población y se asume
que es conocida.
Tamaño es el tamaño de la muestra.
Observaciones
o
o
o
o
o
o
Si uno de los argumentos no es numérico, INTERVALO.CONFIANZA devuelve el valor de error #¡VALOR!.
Si el argumento alfa ≤ 0 o alfa ≥ 1, INTERVALO.CONFIANZA devuelve el
valor de error #¡NUM!.
Si el argumento desv_estándar ≤ 0, INTERVALO.CONFIANZA devuelve el
valor de error #¡NUM!.
Si el argumento tamaño no es un entero, se trunca.
Si el argumento tamaño < 1, INTERVALO.CONFIANZA devuelve el valor de
error #¡NUM!.
Si suponemos que el argumento alfa es igual a 0,05, se tendrá que calcular
el área debajo de la curva normal estándar que es igual a (1 - alfa) o 95%.
Ejemplo
De una población de varillas de hierro se ha extraído un muestra de 64 y calculado su media de resistencia a la rotura que resultó ser 1012kgf/cm2. Se sabe por experiencia que para este tipo de varillas σ=25. Hallar los límites de confianza de μ al
95%.
n
Alfa
Media
Sigma
Z
ETE
64
0,95
1012
25,00
1,960
6,125
6,125
DISTR.NORM.ESTAND.INV(Alfa+(1-Alfa)/2)
Z*Desv/RAIZ(n)
INTERVALO.CONFIANZA(1-Alfa;Sigma;n)
LI 1.005,875
LS 1.018,125
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
109
11.1.2 Media de una población normal de σ desconocida:
El intervalo para α=95% es:
x m t (α 2 , n − 1 )
Sx
n
Podemos usar la combinación de instrucciones:
DISTR.T.INV(1-α;n-1)*DESVEST(Datos)/RAIZ(CONTAR(Datos)))
para calcular el error típico de la estimación (ETE), y obtener los límites mediante:
[ PROMEDIO(Dat) - ETE ; PROMEDIO(Dat)+ ETE ]
Ejemplo
Con el fin de investigar un nuevo tipo de combustible para cohetes, se depararon cuatro unidades obteniéndose las siguientes velocidades iniciales:
19600
20300
20500
19800
obtener un intervalo de estimación de la media de las velocidades para a un nivel de confianza del 95%.
Datos
19600
20300
20500
19800
Alfa
Media
Desv
t
ETE
0,95
20050
420,32
3,182
668,819
DISTR.T.INV(1-Alfa;n-1)
LI 19.381,181
LS 20.718,819
11.1.3 Varianza de una población normal:
El intervalo para α=95% es:
⎡ ⎛ Sx ⎞
⎛ Sx ⎞ ⎤
⎟
⎜
⎟ ⎥
⎢⎜
−
−
n
1
n
1
⎝
⎠
⎝
⎠ ⎥
⎢
;
2
2
⎢ χ (α 2 , n − 1 )
χ (1 + α 2, n −1 ) ⎥
⎢
⎥
⎣
⎦
podemos usar la combinación de instrucciones:
RAIZ(n-1)*DESVEST/RAIZ(Chi1) ; RAIZ(n-1)*DESVEST/RAIZ(Chi2)
siendo:
Chi1 = PRUEBA.CHI.INV(α/2;n-1)
Chi2 =PRUEBA.CHI.INV(α+(α/2);n-1)
Ejemplo
Un fabricante de relojes deseaba calcular un intervalo de estimación de la desviación típica de los tiempos marcados en 100 horas por todos los relojes del
mimo modelo. Para ello puso en marcha 10 relojes obteniendo una cuasidesviación típica de los tiempos marcados por cada uno de 50 segundos. Suponiendo
normalidad, estimar la desviación de la población al 99%.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
110
n
Alfa
Alfa/2
Alfa+(Alfa/2)
Desv
Chi1
Chi2
LI
LS
10
0,99
0,005
0,995
50
23,589
1,735
30,8840
113,8814
PRUEBA.CHI.INV(Alfa/2;n-1)
PRUEBA.CHI.INV(Alfa+(Alfa/2);n-1)
RAIZ(n-1)*Desv/RAIZ(Chi1)
RAIZ(n-1)*Desv/RAIZ(Chi2)
11.1.4 Desviación típica de una población normal:
⎛
⎜
⎜
⎝
(n − 1) S2x
;
χ2(α 2,n −1 )
(n − 1) S2x
⎞
⎟
χ2(1− α 2,n −1 ) ⎟⎠
11.1.5 Parámetro p de una distribución binomial (n·p grande)
p̂ m Z (α 2 ) ⋅
p̂ ⋅ (1 − p̂ )
n
siendo p̂ = x n
11.1.6 Parámetro p de una distribución binomial (sin condiciones)
Sabemos que el intervalo exacto viene dado por:
⎛
x
⎜
⎜ x + (n − x + 1) ⋅ F
α 2;2 (n − x + 1 );2 x
⎝
;
⎞
(x + 1) ⋅ Fα 2;2(x +1);2(n − x )
⎟
(n − x ) + (x + 1) ⋅ Fα 2;2(x +1);2(n − x ) ⎟⎠
Usaremos la función:
DISTR.F.INV(n; GL1; GL2)
11.1.7 Parámetro de una distribución de Poisson
ˆ=
siendo λ
∑x
⎡
ˆ⎤
ˆ ± Zα / 2 λ ⎥
⎢λ
n⎥
⎢⎣
⎦
i
n
11.1.8 Diferencia de dos proporciones
⎡
p̂ (1 − p̂1 ) p̂ 2 (1 − p̂ 2 ) ⎤
+
⎢(p̂1 − p̂ 2 ) ± Z α / 2 1
⎥
n1
n2
⎢⎣
⎥⎦
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
111
11.2 PROBLEMAS
11.2.1 Tomamos un muestra aleatoria de tamaño 16, procedente de una distribución normal de desviación típica 6, y obtenemos una media muestral de valor 25. Hallar un intervalo de confianza del 90% para la media poblacional.
Contestamos usando la fórmula directamente:
x m Z (α 2 ) ⋅
σ
n
⇒
6
25 m Z (α 2 )
16
⇒
25 m Z (α 2 )
6
16
y haciendo los cálculos sobre la hoja:
Med
n
Sigma
Alfa
(1-Alfa)/2
Alfa+(Alfa/2)
1-Alfa
25
16
6
0,9
0,05
0,95
0,10
Z(Alfa/2)
s/raiz(n)
1,6449
1,500
2,4673
L. Inf 22,5327
L. Sup 27,4673
DISTR.NORM.ESTAND.INV(Alfa+(Alfa/2))
n/RAIZ(Sigma)
ETE
Med-ETE
Med+ETE
o bien usando la función INTERVALO.CONFIANZA para obtener directamente el
Error típico de la estimación (ETE)
Med
n
Sigma
Alfa
(1-Alfa)/2
Alfa+(Alfa/2)
1-Alfa
25
16
6
0,9
0,05
0,95
0,10
Z(Alfa/2)
s/raiz(n)
1,6449
1,500
2,4673
L. Inf 22,5327
L. Sup 27,4673
2,4673
DISTR.NORM.ESTAND.INV(Alfa+(Alfa/2))
n/RAIZ(Sigma)
ETE
Med-ETE
Med+ETE
INTERVALO.CONFIANZA(1-Alfa;Sigma;n)
11.2.2 Una muestra aleatoria de seis vehículos tienen los siguientes consumos (en
Km/l).
{18,6 ; 18,4 ; 19,2 ; 20,8 ; 19,4 ; 20,5}
a) Calcular un intervalo de confianza del 90% para el consumo medio poblacional.
b) Generalizar para 80%,90%,95%,99%.
El intervalo viene dado por:
x m t (α 2,n−1 ) ⋅
Sx
n
Podemos utilizar el módulo Análisis de Datos (Estadística descriptiva)
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
112
Cons
18,6
18,4
19,2
20,8
19,4
20,5
19,48
Cons
Nivel de confianza(90,0%)
0,80671904
L. Inf
L. Sup
18,68
20,29
O bien usar la fórmula directamente
Cons
18,6
18,4
19,2
20,8
19,4
20,5
19,48
Alfa
Cons
Nivel de confianza(90,0%)
0,806719037
L. Inf
L. Sup
Sx/Raiz(n)
t(1-Alfa)
ETE
L. Inf
L. Sup
0,9
18,68
20,29
0,40035
2,01505
0,80672
18,68
20,29
Las fórmulas nos permiten hacer fácilmente la generalización
Alfa
t(1-Alfa)
ETE
L. Inf
L. Sup
0,8
0,9
0,95
0,99
1,47588 2,01505 2,57058 4,03212
0,59087 0,80672 1,02912 1,61425
18,89
18,68
18,45
17,87
20,07
20,29
20,51
21,10
22
21
20
19
18
17
16
80%
90%
95%
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
99%
Estadística con Excel
113
11.2.3 Para el siguiente conjunto de datos (que supondremos proviene de una población normal.
6,80 6,78 6,77 6,80 6,78 6,80 6,82 6,81 6,80 6,79
se pide estimar la media y varianza al 95% y al 65%
W
6,80
6,78 MEDIA(a)95% 6,78420 6,80580
6,77
VAR(a)95% 0,00011 0,00076
6,80
6,78 MEDIA(a)65% 6,79030 6,79970
6,80
VAR(a)65% 0,00016 0,00040
6,82
6,81
6,80
6,79
11.2.4 Para el conjunto de datos anterior representar gráficamente el intervalo de
estimación de la varianza a los siguientes niveles de confianza
0,60
W
6,80
6,78
6,77
6,80
6,78
6,80
6,82
6,81
6,80
6,79
0,70
0,80
0,90
0,95
0,99
0,00023 0,00023 0,00023 0,00023
0,60
0,70
0,80
0,90
0,00017 0,00015 0,00014 0,00012
VAR
0,00038 0,00043 0,00049 0,00062
0,0014
0,0012
0,00023 0,00023
0,95
0,99
0,00011 0,00009
0,00076 0,00118
⎛ (n − 1 ) S 2x
(n − 1 ) S 2x ⎞⎟
⎜
;
⎜ χ2
χ 2(1 − α 2 , n − 1 ) ⎟⎠
(α 2 , n − 1 )
⎝
0,0010
0,0008
0,0006
0,0004
0,0002
0,0000
60%
70%
80%
90%
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
95%
99%
Estadística con Excel
114
las fórmulas empleadas son las siguientes:
11.2.5 El tamaño muestral necesario para conseguir una estimación que verifique
que:
x −μ ≤E
viene dado por la expresión:
⋅σ⎞
⎛z
n = ⎜⎜ (α 2 ) ⎟⎟
⎝ E ⎠
2
por otra parte, cualquier estimación tiene un precisión definida por
PRE =
1
⎛ σ ⎞
z (α 2 ) ⋅ ⎜
⎟
⎝ n⎠
a) Obtener los valores de n y PRE para una población de s = 90 al 80% y
95%.
b) Graficar ambos valores.
Sigma
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
Alfa
Z
E
0,17
0,33
0,50
0,67
0,83
1,00
1,17
1,33
1,50
1,67
1,83
2,00
2,17
2,33
2,50
2,67
2,83
3,00
3,17
3,33
3,50
90
80%
95%
1,960
1,282
N
PRE
N
PRE
478915 6,000 1120166 6,000
119728 3,000 280041 3,000
53212 2,000 124462 2,000
29932 1,500 70010 1,500
19156 1,200 44806 1,200
13303 1,000 31115 1,000
9773 0,857 22860 0,857
7483 0,750 17502 0,750
5912 0,667 13829 0,667
4789 0,600 11201 0,600
3957 0,545
9257
0,545
3325 0,500
7778
0,500
2833 0,461
6628
0,462
2443 0,429
5715
0,429
2128 0,400
4978
0,400
1870 0,375
4375
0,375
1657 0,353
3876
0,353
1478 0,333
3457
0,333
1326 0,316
3102
0,316
1197 0,300
2800
0,300
1085 0,286
2540
0,286
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
115
10000000
Tamaño muestral necesario
Tamaño de muestra
1000000
100000
10000
1000
100
10
3,50
3,17
2,83
2,50
2,17
1,83
1,50
1,17
0,83
0,50
0,17
1
Intervalo
7,0
Precisión de la estimación
6,0
5,0
4,0
3,0
2,0
1,0
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
3,50
3,17
2,83
2,50
2,17
1,83
1,50
1,17
0,83
0,50
0,17
0,0
Estadística con Excel
116
11.2.6 Un botánico quiere investigar la fracción de plantas obtenidas mediante
cierto cruce que presentan el carácter A. Para ello observó que, de 12 plantas, 3 de ellas presentaron dicho carácter. A partir de estos datos, determinar límites de confianza al 95% de la fracción p de plantas de la población
que poseen el carácter A.
a) Generalizar los resultados suponiendo que el número x de plantas observadas son el carácter A es x∈ {1,2,...,11}.
b) Obtener un gráfico de los limites de estimación de p.
c) Comprobar los resultados obtenidos (para p=0,5) mediante una generación de un numero suficiente de v.a. binomiales B(n=12;p=0,5) y halar
los límites al 95% de confianza.
n
12
Alfa 0,95
Alfa/2 0,025
x
1
2
2(n-x+1)
24
22
2x
2
4
2(x+1)
4
6
2(n-x)
22
20
F1 39,457 8,533
F2 3,440 3,128
3
20
6
8
18
5,168
3,005
4
18
8
10
16
4,034
2,986
5
16
10
12
14
3,496
3,050
6
14
12
14
12
3,206
3,206
7
12
14
16
10
3,050
3,496
8
10
16
18
8
2,986
4,034
9
8
18
20
6
3,005
5,168
10
6
20
22
4
3,128
8,533
11
4
22
24
2
3,440
39,457
LI 0,2% 2,1%
p 8,3% 16,7%
LS 38,5% 48,4%
5,5%
25,0%
57,2%
9,9%
33,3%
65,1%
15,2%
41,7%
72,3%
21,1%
50,0%
78,9%
27,7%
58,3%
84,8%
34,9%
66,7%
90,1%
42,8%
75,0%
94,5%
51,6%
83,3%
97,9%
61,5%
91,7%
99,8%
1
3
100%
90%
80%
Intervalo
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
2
4
5
6
7
8
9 10 11
Frecuencia observada (x)
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
117
Contrastes de hipótesis
11.3 Contrastes más usuales.
11.3.1 Contraste de la media de una población normal con varianza conocida:
x − μ0
≈ N(0,1 )
⎛ σ ⎞
⎜
⎟
⎝ n⎠
Contraste bilateral
H0 : μ = μ 0
Hipótesis alternativa H1 : μ ≠ μ 0
Hipótesis nula
Se mantiene H0 sí
x − μ0
⎛ σ ⎞
⎜
⎟
⎝ n⎠
≤ Zα
2
Se rechaza H0 sí
x − μ0
⎛ σ ⎞
⎜⎜
⎟⎟
⎝ n⎠
> Zα
2
Contraste unilateral
H0 : μ ≤ μ 0
Hipótesis alternativa H1 : μ > μ 0
Hipótesis nula
Se mantiene H0 si
x − μ0
⎛ σ ⎞
⎜
⎟
⎝ n⎠
≤ Zα
Se rechaza H0 si
x − μ0
⎛ σ ⎞
⎜⎜
⎟⎟
⎝ n⎠
> Zα
11.3.2 Media de normal respecto a un valor nominal con varianza desconocida
x − μ0
≈ t n−1
⎛ Sx ⎞
⎟
⎜
⎝ n⎠
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
118
Contraste bilateral
H0 : μ = μ 0
Hipótesis nula
Hipótesis alternativa H1 : μ ≠ μ 0
Se mantiene H0 si
x − μ0
⎛ Sx ⎞
⎟
⎜
⎝ n⎠
≤ t (α / 2 ,n−1 )
Se rechaza H0 si
x − μ0
⎛ Sx ⎞
⎟
⎜
⎝ n⎠
> t (α / 2 ,n−1 )
Contraste unilateral
H0 : μ ≤ μ 0
Hipótesis nula
Hipótesis alternativa H1 : μ > μ 0
Se acepta H0 si
x − μ0
⎛ Sx ⎞
⎟
⎜
⎝ n⎠
≤ t (α ,n−1 )
Se rechaza H0 si
x − μ0
⎛ Sx ⎞
⎟
⎜
⎝ n⎠
> t (α ,n−1 )
11.3.3 Contraste de igualdad de medias de dos poblaciones normales de varianzas
desconocidas:
Muestras grandes n1+ n2>30; n1 ≈ n2
Hipótesis nula
Hipótesis alternativa
Se acepta H0 si
H0 : μ = μ 0
H1 : μ ≠ μ 0
x−y
s12 s 22
+
n1 n2
Se rechaza H0 si
x−y
s12 s 22
+
n1 n2
≤ Zα / 2
> Zα / 2
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
119
Muestras pequeñas: n1 + n2 ≤ 30
Varianzas desconocidas pero iguales: σ12 = σ 22
Hipótesis nula
Hipótesis alternativa
H0 : μ = μ 0
H1 : μ ≠ μ 0
Se acepta H0 si
x−y
1
1
+
n1 n2
Se rechaza H0 si
x−y
1
1
+
n1 n2
≤ t α / 2 , (n1 + n2 − 2)
> t α / 2 , (n1 + n2 − 2)
Muestras pequeñas: n1 + n2 ≤ 30 .
Varianzas desconocidas y distintas:
Se acepta H0 si
x−y
s12 s 22
+
n1 n2
Se rechaza H0 si
x−y
s12 s 22
+
n1 n2
≤ t α / 2, f
> t α / 2, f
11.3.4 Varianza de normal respecto a un valor nominal
(n − 1) ⋅ S 2 ≈ χ2
n −1
2
σ
11.3.5 Igualdad de varianzas
S12
≈ F(n −1, n − 2)
S 22
11.3.6 Proporción respecto a un valor nominal
p̂ − p 0
p 0 ⋅ (1 − p 0 )
n
≈ N(0 ,1 )
Contraste bilateral
Hipótesis nula H0 : p = p0
Hipótesis alternativa H1 : p ≠ p 0
Se acepta H0 si
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
120
p̂ − p 0
p̂(1 − p̂)
n
≤ Zα / 2
Contraste unilateral
Hipótesis nula
Hipótesis alternativa
H0 : p ≤ p0
H1 : p > p0
Se mantiene H0 si
p̂ − p 0
p̂(1 − p̂)
n
≤ Zα
Se rechaza H0 si
p̂ − p 0
p̂(1 − p̂)
n
> Zα
11.3.7 Igualdad de proporciones
p̂1 − p̂ 2
p̂1 ⋅ (1 − p̂1 ) p̂ 2 ⋅ (1 − p̂ 2 )
+
n1
n2
≈ N(0 ,1 )
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
121
11.4 Funciones de Excel relacionadas
Para calcular los valores críticos:
o
o
o
o
o
DISTR.NORM.ESTAND.INV
DISTR.NORM.INV
DISTR.INV.F
DISTR.T.INV
PRUEBA.CHI.INV
Para calcular el p.valor
o
o
o
o
o
o
DISTR.CHI
DISTR.F
DISTR.T
DISTR.NORM
DISTR.NORM.ESTAND
PRUEBA.CHI
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
122
11.5 PROBLEMAS
11.5.1 El encargado de la sección de camisería de un gran almacén desea comprobar que las camisas que le suministra el mayorista, y en cuya etiqueta figura “33 centímetros de manga”, cumplen realmente esa especificación. Toma
una muestra de 100 camisas y obtiene una media muestral de 34,0 centímetros y una (cuasi)desviación típica de 2 centímetros. ¿Qué puede afirmar
al respecto? (α=0,0025).
11.5.2 Un sociólogo desea demostrar que el salario medio de un tipo de trabador
es de 600€ semanales, tal como indica la prensa. Toma una muestra de 100
trabajadores de dicho sector y obtiene una media de 657€ y una (cuasi)desviación típica de 22 €. ¿Qué puede afirmar? (α=0,05).
11.5.3 El gerente de una fábrica tiene la impresión de que el coste mensual del
mantenimiento de sus equipos no es de 500€ por máquina tal como se
había proyectado en un principio. Toma una muestra de 32 máquinas y obtiene un coste medio de 592€ y una (cuasi)desviación típica de 101€. ¿Qué
puede afirmar? (α=0,02).
11.5.4 El encargado de la compra de materia prima de una fábrica de salsa de tomate desea probar si es cierto, tal como dicen sus suministradores, que el
80% de los tomates que éstos le envían es de calidad “superior”. Al analizar
una muestra de 100 tomates, encuentra que 72 de ellos poseen dicha calidad, siendo el resto de una calidad inferior. ¿Qué puede afirmar? (α=0,05).
11.5.5 Un anunciante desea confirmar la afirmación del editor de una revista cuando éste dice que “el 25% de sus lectores son estudiantes universitarios”.
Toma una muestra de 200 lectores de los que 38, resultan ser estudiantes
universitarios. Contrastar la hipótesis del editor de la revista. (α=0,01).
11.5.6 Un investigador médico desea saber si las ratas de laboratorio pueden vivir
normalmente con sangre artificial. Experimenta con 16 ratas (cuya vida media se sabe perfectamente que sigue una distribución normal de media 5
meses) y obtiene una vida media de 4,1 meses y una (cuasi)desviación típica de 1,6 meses. ¿Qué se puede afirmar? (α=0,001).
11.5.7 La vida media de las bombillas de una fábrica es, teóricamente, de 190 meses. Se prueban 25 bombillas y se obtiene una media de 193 meses y una
(cuasi)desviación típica de 3 meses. ¿Qué se puede afirmar? (α=0,05).
11.5.8 Un contable afirma que el tiempo medio que ciertas empresas tardan en
pagar sus deudas es superior a 3 meses, exactamente afirma que “el 80%
de las empresas tardan más de 3 meses en pagar”. Elegidas 50 empresas
encuentra que 20 de ellas pagaron antes de esa fecha. ¿Qué se puede afirmar? (α=0,001).
11.5.9 Los siguientes datos corresponden a la longitud en cm de 18 pedazos de
cable sobrantes en cada rollo utilizado en un tipo de tarea.
9.0
3.41 6.13 1.99 6.92 3.12 7.86 2.01 5.98
4.15 6.87 1.97 4.01 3.56 8.04 3.24 5.05 7.37
Basándonos en estos datos, ¿podemos afirmar que la longitud media de los
pedazos sobrantes es superior a 4 cm? (α=0,05).
11.5.10 El peso de los pollos de una granja se distribuye de forma normal, con
media 2.6 Kg. y desviación típica 0,5 Kg. Se experimenta un nuevo tipo de
alimentación con 50 crías, que al llegar a adultos alcanzan un peso medio
de 2,78 Kg. ¿Qué puede decirse de la nueva alimentación? (α=0,01).
11.5.11 En un medio de comunicación se asegura que la cuota de mercado de
una conocida cadena de comida rápida es del 30%. El director de la compañía no está de acuerdo con esta afirmación y decide encargar una encuesta. De 400 consumidores que fueron entrevistados, 140 aseguraron
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
123
que eran clientes de dicha cadena. ¿Debe el director aceptar los datos publicados? (α=5%).
11.5.12 Una compañía aérea quiere saber si el tiempo medio de los retrasos en
los vuelos Paris-Madrid, que hasta la fecha había sido de 20 minutos, ha
aumentado en los últimos meses. Toma una muestra de 21 vuelos y obtiene
una media muestral de 22 minutos y una (cuasi)desviación típica de 5.
(α=5%).
11.5.13
Generar 100 valores de una N(μ,σ), elegir un alfa.
a) Estimar μ y σ
b) Fijar un valor nominal y realizar los tres contrastes respecto del valor nominal
de la media
c) Obtener el p.valor
7,173
13,893
9,927
13,188
10,062
12,479
11,390
9,448
13,843
13,006
7,846
13,303
15,065
10,801
12,586
μ
σ
12
2
Alfa 0,95
Media 11,35
Desviación 2,35
NOMINAL
12
Discrep
-2,2925
Unilateral -1,64
RECHAZA
Bilateral -1,96
1,96 RECHAZA
Unilateral
1,64 ACEPTA
p.valor
0,011
11.5.14 De una muestra de 150 hombres, 75 resultaron poseer cierta característica genética. ¿Cuántas mujeres, de un grupo de 100, deberían poseer como mínimo dicha característica para que no rechazáramos la hipótesis de
igualdad de proporciones entre géneros?
1,0
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
≈ N (0 ,1 )
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
68
64
60
56
52
48
0,0
44
0,990
0,980
0,965
0,943
0,910
0,867
0,812
0,746
0,670
0,587
0,500
0,413
0,330
0,254
0,188
0,133
0,090
0,057
0,035
0,020
0,010
40
p̂ 1 − p̂ 2
p̂ 1 ⋅ (1 − p̂ 1 ) p̂ 2 ⋅ (1 − p̂ 2 )
+
n1
n2
P.valor
36
Si n
p
Num Den1 Den2
Dis
75 150 0,5
30 100 0,3
0,2 0,0408 0,0458 2,3081
32
0,320 0,180
0,0466 2,0578
34
0,340 0,160
0,0474 1,8141
36
0,360 0,140
0,0480 1,5761
38
0,380 0,120
0,0485 1,3428
40
0,400 0,100
0,0490 1,1134
42
0,420 0,080
0,0494 0,8871
44
0,440 0,060
0,0496 0,6633
46
0,460 0,040
0,0498 0,4412
48
0,480 0,020
0,0500 0,2203
50
0,500 0,000
0,0500 0,0000
52
0,520 -0,020
0,0500 -0,2203
54
0,540 -0,040
0,0498 -0,4412
56
0,560 -0,060
0,0496 -0,6633
58
0,580 -0,080
0,0494 -0,8871
60
0,600 -0,100
0,0490 -1,1134
62
0,620 -0,120
0,0485 -1,3428
64
0,640 -0,140
0,0480 -1,5761
66
0,660 -0,160
0,0474 -1,8141
68
0,680 -0,180
0,0466 -2,0578
70
0,700 -0,200
0,0458 -2,3081
32
1. Hombres
2. Mujeres
Estadística con Excel
124
12 Series temporales (Tratamiento clásico)
12.1 Introducción
Extraído de Pepió M. “Series temporales”. Ediciones UPC, 2001.
Una serie temporal es un conjunto de observaciones ordenadas en el tiempo o,
también, la evolución de un fenómeno o variable a lo largo de él. Esta variable puede
ser económica (ventas de una empresa, consumo de cierto producto, evolución de los
tipos de interés,...), física (evolución del caudal de un río, de la temperatura de una
región, etc.) o social (número de habitantes de un país, número de alumnos matriculados en ciertos estudios, votos a un partido,...).
El objetivo del análisis de una serie temporal, de la que se dispone de datos en
períodos regulares de tiempo, es el conocimiento de su patrón de comportamiento
para prever la evolución futura, siempre bajo el supuesto de que las condiciones no
cambiarán respecto a las actuales y pasadas.
Si al conocer la evolución de la serie en el pasado se pudiese predecir su comportamiento futuro sin ningún tipo de error, estaríamos frente a un fenómeno determinista cuyo estudio no tendría ningún interés especial.
En general, las series de interés llevan asociados fenómenos aleatorios, de forma que el estudio de su comportamiento pasado sólo permite acercarse a la estructura
o modelo probabilístico para la predicción del futuro.
12.2 Análisis de una Serie Temporal
Antes de abordar cualquier estudio analítico de una serie temporal, se impone
una representación gráfica de la misma y la observación detenida de su aspecto evolutivo. Para estudiar el comportamiento de cualquier serie temporal, y predecir los valores que puede tomar en un futuro, puede hablarse de distintas metodologías, que denominaremos modelización por componentes y enfoque Box-Jenkins.
12.3 Modelización por componentes
Este método consiste en identificar, en la serie Yt, cuatro componentes teóricas,
que no tienen por qué existir todas, y que son:
1. Tendencia:
2. Estacionalidad:
3. Ciclos:
4. Residuos:
Tt.
Et.
Ct.
Rt.
Cada una de estas componentes es una función del tiempo y el análisis consistirá en la separación y obtención de cada una de ellas, así como en determinar de qué
forma se conjugan para dar lugar a la serie original.
La tendencia es la componente general a largo plazo y se suele expresar como una función del tiempo de tipo polinómico o logarítmico
Las variaciones estacionales son oscilaciones que se producen, y repiten, en
períodos de tiempo cortos. Pueden estar asociadas a factores dinámicos, por ejemplo
la ocupación hotelera, la venta de prendas de vestir, de juguetes, etc., cuya evolución
está claramente ligada a la estacionalidad climática, vacacional, publicitaria, etc.
Las variaciones cíclicas se producen a largo plazo y suelen ir ligadas a etapas
de prosperidad o recesión económica. Suelen ser tanto más difíciles de identificar
cuanto más largo sea su período, debido, fundamentalmente, a que el tiempo de recogida de información no aporta suficientes datos, por lo que a veces quedarán confundidas con las otras componentes.
La componente residual es la que recoge la aportación aleatoria de cualquier
fenómeno sujeto al azar.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
125
Para evaluar las distintas componentes se utilizan técnicas estadísticas tales
como modelo lineal, medias móviles, diferencias finitas, etc.
Admitiendo que el componente aleatorio (residuo) es aditivo, una vez identificadas las otras componentes surge un nuevo problema que es el cómo conjugar tendencia, estacionalidad y ciclos para dar lugar a la serie definitiva.
Así se proponen, entre otros, modelos genéricamente denominados aditivos y
multiplicativos.
•
•
Modelo aditivo:
Modelo multiplicativo:
Y = T+E+C + R
Y = T⋅E⋅C + R
Para una primera identificación visual del caso, se puede considerar que si el
patrón estacional se mantiene con amplitud constante se tratará de modelo aditivo;
cuando dicho patrón se vaya amplificando con el tiempo, será multiplicativo.
12.4 Descomposición de una serie temporal
Este método, también denominado sistema clásico, descompone la serie en
tendencia, estacionalidad, ciclos y residuos Una vez decidida la conjunción entre ellos,
aditiva o multiplicativa, se obtiene el modelo con el que hacer previsiones. La tendencia es la componente más importante de la serie, al definir lo que se podría interpretar
como comportamiento a largo plazo.
Cada observación va ligada a un valor del tiempo, lo que permite plantear un
modelo del tipo
Y
donde la función φ(t) puede ser:
• lineal:
φ(t) = α0 + α1t
•
polinómica:
•
exponencial:
(t)
= φ(t) + ε
φ(t) = α0 + α1t + α1t2 + α1t3 + ....
φ(t) = α0 eα1t
Si la serie no presenta estacionalidad, el método de estimación mínimocuadrática y todas las pruebas de hipótesis relativas a la explicación del modelo y a la
significación de los coeficientes estimados, propios del modelo lineal ordinario, permiten estimar los coeficientes del modelo de tendencia sobre los datos directos.
Caso de existir componente estacional, para que ésta no enmascare la tendencia, es necesario estabilizar previamente la serie.
12.4.1
Medias móviles: tendencia
Con este método se consiguen suavizar tanto las oscilaciones periódicas de una
serie como las aleatorias. Su aplicación requiere decidir, previamente, el período en
que se repite cierto patrón de comportamiento, que pueda atribuirse a variaciones estacionales; la observación de la evolución gráfica de la serie puede ayudar a tomar la
decisión.
Una vez fijado el período p, se calculan las medias de los valores de la serie
tomados de p en p, sucesivamente desde el inicio. Asociando cada una de estas medias al valor del tiempo del punto central del período estudiado, se obtiene una nueva
serie de valores mucho más estables, debido, por una parte, a la reducción de la variabilidad ocasionada al promediar y, por otra, a que, si el período escogido es el correcto, al pasar de una media móvil a la siguiente, el nuevo dato incorporado es del mismo
comportamiento que el dato saliente.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
12.4.2
126
Estacionalidad
La componente estacional, que provoca una oscilación sistemática de período
corto, generalmente no superior al año, puede enmascarar la evolución a largo plazo,
tendencia, si no se aísla convenientemente.
Se entiende como componente estacional, en modelos aditivos, la diferencia
entre el valor de la estación y la media de todas las estaciones componentes del periodo; en modelos multiplicativos igual pero el cociente en vez de diferencia.
El análisis de la estacionalidad queda ligado al método que se decida emplear
para modelizar la tendencia; así, en este punto estudiaremos la situación para el caso
de trabajar con medias móviles.
Para calcular los valores de los Índices estacionales hay que seguir la siguiente
sistemática:
1. Calcular las medias móviles, sobre los datos de la serie original, tomando el período de agrupación, p, que se considere oportuno.
2. Proponer un modelo de agrupación de las componentes, aditivo o
multiplicativo.
3. Separar la parte explicada por la tendencia. Supuesto el modelo aditivo,
esto equivale a calcular la diferencia (W) entre los valores originales y
el resultado de aplicarle la media móvil; si fuese multiplicativo, en lugar
de diferencias serian cocientes. Hay que destacar que en W están incluidas las componentes asociadas a la estacionalidad, los ciclos y los
residuos.
4. Asumiendo que los residuos son variables aleatorias de media nula y
que la componente cíclica, caso de existir, es de período suficientemente largo como para no ser recogida por los datos, se procede a evaluar
la estacionalidad asociada a cada componente del período. Para ello se
calculan los promedios de W de la misma estación y se resta después
a cada uno de ellos la estacionalidad media en el caso aditivo, o el cociente en el multiplicativo.
12.5 Suavizado exponencial
Cuando la serie presenta componente estacional y tendencia que se mantienen
de forma sostenida a lo largo de todo el período de recogida de datos, se han expuesto
dos formas de modelizarla y poder hacer previsiones: la descomposición clásica y las
variables categóricas.
Sin embargo, son frecuentes las situaciones en que la tendencia, caso de existir, puede ser difícil modelizarla a través de un simple modelo polinómico de menor o
mayor grado. Podría entonces pensarse en un modelo de evolución que cambiase a lo
largo del tiempo; en estos casos las técnicas asociadas a la metodología de la ponderación exponencial son útiles para hacer previsiones sobre la evolución futura.
12.5.1
Suavizado exponencial
La ponderación exponencial, o suavizado exponencial, es otra técnica destinada
también a estabilizar la serie, eliminando en lo posible la influencia del componente
aleatorio. Para ello se construye una nueva serie, la serie suavizada St, a partir de los
datos iniciales, Yt, de manera que:
St = λ Yt + (1-λ) St-1
con 0 < λ < 1
Para que la serie suavizada quede definida, es necesario concretar los valores
de S0, que generalmente se considera igual a Y1, y el del coeficiente de ponderación λ.
En la selección del valor de λ se pueden emplear distintos criterios de minimización de
errores, que se expondrán a continuación.
Teniendo en cuenta que tal como hemos definido St, tendremos que:
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
127
St-1 = λ Yt + (1-λ) St-2
St-2 = λ Yt-2 + (1-λ) St-3
.............
S1 = λ Y1 + (1-λ) S0
S0 = Y1
sustituyendo repetitivamente St-1, St-2,... por su expresión de St, se obtiene:
St = λ Yt + (1-λ) [λ Yt-1 + (1-λ) [λ Yt-2 + (1-λ) ..... [λ Y1 + (1-λ) Y1]]]]]
El valor de St es la previsión para el tiempo siguiente, es decir:
Ŷ(t + 1 ) = S t
El análisis de la expresión anterior permite interpretar este tipo de suavizado,
de forma que el valor de Y previsto para el período t+1, es decir St, se obtenga como
promedio ponderado de los valores reales que ha presentado la serie cronológica desde el inicio de la recogida de información. La discrepancia entre los valores obtenidos y
los previstos, Yt+1-St, es atribuible en parte al componente aleatorio y, posiblemente, a
cambios bruscos en el comportamiento de la serie.
El coeficiente de ponderación λ juega el siguiente papel: cuanto mayor sea su
valor, tanto más peso se dará a los valores recientes, en detrimento de los antiguos;
mientras que valores de λ próximos a cero dan gran peso a la historia y poca importancia a los valores próximos.
Así, si la serie se mantiene estable, serán interesantes valores pequeños del coeficiente de ponderación ya que amortiguarán fuertemente la oscilación aleatoria,
mientras que si la serie presentara cambios bruscos, la serie suavizada tardaría mucho
en detectarlos si su λ fuese pequeña, mientras que respondería prontamente a ellos
con valores altos del coeficiente λ.
Analizando la expresión del valor suavizado, para distintos valores de λ, se
puede escribir, por ejemplo,
(λ = 0,10)
(λ = 0,50)
(λ = 0,90)
⇒
Ŷ5 = S 4 = 0,10 Y4 + 0,09 Y3 + 0,081 Y2 + 0,729 Y1
⇒
Ŷ5 = S 4 = 0,50 Y4 + 0,25 Y3 + 0,125 Y2 + 0,125 Y1
⇒
Ŷ5 = S 4 = 0,90 Y4 + 0,09 Y3 + 0,009 Y2 + 0,001 Y1
Es decir, con un valor del factor de ponderación de 0,10, la previsión para t = 5
está constituida por un 10% del valor observado en t = 4, un 9% del de t = 3, un
8,1% del de t = 2 y un 72,9 % del de t = 1; o sea, con un valor pequeño de λ, la previsión está constituida mayoritariamente por el valor más antiguo.
Cuando λ es igual a 0,50, los pesos aplicados a cada valor recogido están más
uniformemente repartidos y, cuando λ es grande, por ejemplo 0,90, el mayor componente de la previsión es el último valor observado; los demás tendrán un valor de ponderación tanto más pequeño cuanto más alejados estén en el tiempo.
El suavizado exponencial puede verse como un método alternativo a las medias
móviles, con sus ventajas e inconvenientes.
Entre las primeras hay que citar que con la ponderación exponencial no se pierde ninguna información, al contrario que con las medias móviles, pues cuanto mayor
era la longitud del período a promediar, tanta más información se perdía, en el inicio y
en el fin de la serie.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
128
Además una serie con cambios de tendencia, más o menos bruscos, se puede
modelizar por suavizado exponencial y no podría hacerse ni por descomposición ni por
variables categóricas. Por el contrario, si la serie presenta estacionalidad con las medias móviles, siempre que se escoja correctamente el período, ésta desaparece totalmente y da lugar a una serie estabilizada que permite modelizar directamente la tendencia, hecho que no ocurre con la ponderación exponencial simple, que no es capaz
de suavizar la oscilación debida a la estacionalidad.
Para solucionar este inconveniente, se han desarrollado técnicas basadas en el
suavizado exponencial, que permiten incorporar un modelo de tendencia o bien una
componente estacionaria; éstas son las técnicas de Brown, para el primer caso, o de
Winters para el segundo.
12.5.2
Selección del factor de ponderación
Tal como se ha expuesto, en función del valor de λ, se puede dar mayor o menor peso a la historia, y detectar con más o menos rapidez cambios bruscos en la serie; es por ello que la selección del valor más adecuado para el factor de ponderación
es crucial en el éxito de la modelización de la serie y la previsión de valores futuros.
Todos los métodos utilizados para esta selección se basan en minimizar alguna
función de los errores de ponderación.
Los errores más destacables son:
•
Error cuadrático medio: promedio de los cuadrados de los errores de previsión:
n
MSE =
•
∑ (Y
− St )
2
t
t =2
n −1
Error absoluto medio: promedio de los valores absolutos de los errores de previsión:
n
MAE =
∑Y
t
− St
t =2
n −1
Hay que insistir en que en una serie en la que el tiempo es t = 1, 2,..., n, el
suavizado exponencial no ofrece ninguna previsión para t = 1, y, por tanto, no existe
error de previsión en este punto; consecuentemente, en este caso los errores siempre
son promedios de n -1 valores.
En general, se selecciona aquel valor de l para el cual los valores del error absoluto medio y del cuadrático medio, MAE y MSE, alcancen los valores más bajos.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
129
12.6 PROBLEMAS
12.6.1 Ajustar un modelo aditivo a las siguientes series de datos correspondientes
a las temperaturas mensuales de una ciudad del hemisferio sur.
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
1986
26,8
27,2
27,1
26,3
25,4
23,9
23,8
23,6
25,3
25,8
26,4
26,9
1987
27,1
27,5
27,4
26,4
24,8
24,3
23,4
23,4
24,6
25,4
25,8
26,7
1988
26,9
26,3
25,7
25,7
24,8
24,0
23,4
23,5
24,8
25,6
26,2
26,5
1989
26,8
26,9
26,7
26,1
26,2
24,7
23,9
23,7
24,7
25,8
26,1
26,5
1990
26,3
27,1
26,2
25,7
25,5
24,9
24,2
24,6
25,5
25,9
26,4
26,9
1991
27,1
27,1
27,4
26,8
25,4
24,8
23,6
23,9
25,0
25,9
26,3
26,6
1992
26,8
27,1
27,4
26,4
25,5
24,7
24,3
24,4
24,8
26,2
26,3
27,0
1993
27,1
27,5
26,2
28,2
27,1
25,4
25,6
24,5
24,7
26,0
26,5
26,8
1994
26,3
26,7
26,6
25,8
25,2
25,1
23,3
23,8
25,2
25,5
26,4
26,7
Los pasos a seguir serán
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Representar la serie;
Confirmar la idea de que se trata de un modelo aditivo y no multiplicativo;
Aislar el componente estacional mensual representándolo gráficamente.
Decidir si sobre la serie suavizada por medias móviles parece existir una tendencia. En su caso modelizarla.
Construir el modelo
Calcular los residuos y representarlos
Juzgar la validez del modelo.
Predecir valores para el año siguiente
Representación de la serie
29
28
27
26
25
24
23
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
1995
1995
1994
1994
1993
1993
1992
1992
1991
1991
1990
1990
1989
1989
1988
1988
1987
1987
1986
1986
22
1995
27,0
27,4
27,0
26,3
25,9
24,6
24,1
24,3
25,2
26,3
26,4
26,7
Estadística con Excel
130
Componente estacional
1,5
1,0
0,5
0,0
-0,5
-1,0
-1,5
Diciembre
Noviembre
Octubre
Septiembre
Agosto
Julio
Junio
Mayo
Abril
Marzo
Febrero
Enero
-2,0
Se observa una tendencia en la serie desestacionalizada
29
y = 0,0045x + 25,498
2
R = 0,2909
28
27
26
25
24
23
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
1995
1995
1994
1994
1993
1993
1992
1992
1991
1991
1990
1990
1989
1989
1988
1988
1987
1987
1986
22
Estadística con Excel
131
El modelo final es bueno
29
28
27
26
25
24
23
Los residuos no muestran patrón apreciabla
2,0
1,5
1,0
0,5
0,0
-0,5
-1,0
-1,5
Los residuos son pequeños
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
-2,0
-1,5
-1,0
-0,5
0,0
0,5
1,0
1,5
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
2,0
1995
1995
1994
1994
1993
1993
1992
1992
1991
1991
1990
1990
1989
1989
1988
1988
1987
1987
1986
1986
22
Estadística con Excel
132
12.6.2 Ajustar un modelo a la siguiente serie de datos
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
90
111
127
142
146
164
175
176
208
199
207
219
88
115
107
139
155
151
161
194
189
190
198
206
109
129
141
145
182
180
179
197
232
228
251
229
103
121
135
162
165
164
195
211
226
220
231
223
103
112
133
144
165
184
189
191
222
222
234
231
122
125
154
176
191
206
208
235
245
233
251
266
134
164
175
192
195
198
227
248
252
303
316
290
132
158
174
190
205
235
249
273
242
253
285
294
115
133
158
160
182
197
224
202
229
253
250
258
101
127
139
151
165
163
193
189
202
223
232
214
91
110
112
134
138
148
170
167
192
191
190
206
112
120
140
140
155
163
166
168
198
185
201
199
Los pasos a seguir serán
1. Representar la serie;
2. Incluir en el gráfico anterior los valores de los meses de Enero y Julio por separado junto con el total de los datos.
3. Proponer un modelo aditivo o multiplicativo;
4. Aislar el componente estacional mensual representándolo gráficamente.
5. Decidir si sobre la serie suavizada por medias móviles parece existir una tendencia. En su caso modelizarla.
6. Construir el modelo
7. Calcular los residuos y representarlos
8. Juzgar la validez del modelo.
Representación gráfica
y = 0,9926x + 111,35
R2 = 0,7179
350
300
250
200
150
100
50
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
2003
2002
2002
2001
2000
2000
1999
1998
1998
1997
1996
1996
1995
1994
1994
1993
1992
1992
0
Estadística con Excel
133
Tendencia polinómica
y = -0,000010x3 - 0,000913x2 + 1,289969x + 109,490186
R2 = 0,997490
300,00
250,00
200,00
150,00
100,00
50,00
2003
2003
2002
2001
2001
2000
1999
1999
1998
1997
1997
1996
1995
1995
1994
1993
1993
1992
0,00
Componentes estacionales
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
1,0
1,2
1,4
Estadística con Excel
134
Modelo final
350,00
300,00
250,00
200,00
150,00
100,00
50,00
Residuos del modelo
30,0
20,0
10,0
0,0
-10,0
-20,0
-30,0
-40,0
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
2003
2002
2001
2001
2000
1999
1998
1998
1997
1996
1995
1995
1994
1993
1992
1992
0,00
Estadística con Excel
135
12.6.3 Construir un modelo para los siguientes datos de ventas
AÑO CUATRIMESTRE VENTAS
1990
1
40,22
1990
2
54,89
1990
3
63,51
1990
4
111,4
1991
1
46,95
1991
2
51,62
1991
3
61,47
1991
4
108,6
1992
1
41,38
1992
2
65,3
1992
3
64,25
1992
4
113,8
1993
1
53,34
1993
2
59,37
1993
3
66,15
1993
4
121,5
1994
1
67,38
1994
2
56,09
1994
3
75,11
1994
4
124,4
1995
1
55,9
1995
2
61,25
1995
3
75,44
1995
4
126,5
12.6.4 Construir un modelo para los siguientes datos de periodicidad semanal
Sem
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
3
4
4
4
4
4
4
Día
lunes
martes
miércoles
jueves
viernes
lunes
martes
miércoles
jueves
viernes
lunes
martes
miércoles
jueves
viernes
lunes
martes
miércoles
jueves
viernes
lunes
martes
miércoles
jueves
Y
Sem
3968
4572
3964
6326
9673
8307
3593
5367
3763
6703
9485
8207
3717
4712
3538
5758
9112
7501
3108
4771
3643
6616
8907
7993
5
5
5
5
5
5
6
6
6
6
6
6
7
7
7
7
7
7
8
8
8
8
8
8
Día
viernes
lunes
martes
miércoles
jueves
viernes
lunes
martes
miércoles
jueves
viernes
lunes
martes
miércoles
jueves
viernes
lunes
martes
miércoles
jueves
viernes
lunes
martes
miércoles
Y
Sem
3618
4427
4314
5616
8778
7322
2899
4918
4226
6025
8712
7685
3408
4869
3589
5437
8239
7360
2915
4237
3679
6060
8755
7475
9
9
9
9
9
9
10
10
10
10
10
10
11
11
11
11
11
11
12
12
12
12
12
12
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Día
jueves
viernes
lunes
martes
miércoles
jueves
viernes
lunes
martes
miércoles
jueves
viernes
lunes
martes
miércoles
jueves
viernes
lunes
martes
miércoles
jueves
viernes
lunes
martes
Y
2979
3971
3291
5336
8392
6790
3539
4694
3120
6026
7792
7294
3254
4725
3227
5588
8320
6995
3229
4648
3450
5129
8159
6923
Estadística con Excel
136
12.6.5 Para el siguiente conjunto de datos
9,958
10,096
11,552
9,113
13,898
11,487
11,114
9,505
17,934
12,339
16,510
12,674
17,504
13,462
16,945
18,653
18,942
15,084
16,568
20,733
26,267
20,401
18,748
20,800
21,683
27,069
23,728
24,890
26,132
24,663
25,217
24,653
28,062
27,317
26,122
29,837
28,854
27,129
30,194
34,104
28,448
35,726
30,602
31,011
31,732
31,538
32,175
35,543
35,534
37,336
a) Calcular el modelo de suavizado exponencial para λ∈{0,1 ; 0,2 ; ....; 0,9}
b) Encontrar el valor de λ que minimiza el error MSE para λ∈{0,1 ; 0,2 ; ....;
0,9}
c) Encontrar el valor de λ que minimiza el error MAE para λ∈{0,1 ; 0,2 ; ....;
0,9}
d) Encontrar el valor de λ que minimiza el error MAE,MSE para 0≤λ≤1
30
25
20
15
10
5
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Estadística con Excel
137
13 Herramientas de análisis estadístico
Excel proporciona un conjunto de herramientas para el análisis de los datos denominado Análisis de Datos que podrá utilizar para ahorrar pasos en el desarrollo de
análisis estadísticos. Cuando utilice una de estas herramientas, deberá proporcionar los
datos y parámetros para cada análisis; la herramienta utilizará las funciones de macros
estadísticas o técnicas correspondientes y, a continuación, mostrará los resultados en
una tabla de resultados. Algunas herramientas generan gráficos además de tablas de
resultados.
Para ver una lista de las herramientas de análisis, elija Análisis de datos en el
menú Herramientas. Si este comando no está en el menú, ejecute el programa de instalación para instalar las Herramientas para análisis de la forma siguiente :
Activar las Herramientas para análisis
a) En el menú Herramientas, elija Macros automáticas. Si en la lista del
cuadro de diálogo Macros automáticas no aparece Herramientas para
análisis, haga clic en el botón "Examinar" y busque la unidad, directorio
y archivo de la macro automática Herramientas para análisis, o bien ejecute el programa de instalación.
b) Seleccione la casilla de verificación "Herramientas para análisis". Las
macros automáticas que instale en Microsoft Excel permanecerán activas hasta que las quite.
13.1 Descripción de las herramientas
13.1.1 Análisis de la Varianza
Las herramientas de análisis de varianza proporcionan distintos tipos de análisis
de la varianza. La herramienta que vaya a usarse dependerá del número de factores y
del número de muestras que tenga de la población que desee comprobar.
•
Varianza de un factor Esta herramienta realiza un análisis simple de varianza,
comprobando la hipótesis según la cual dos o más muestras (extraídas de poblaciones con la misma media) son iguales. Esta técnica profundiza en las
pruebas para dos medias como, por ejemplo, la Prueba t.
•
Varianza de dos factores con varias muestras por grupo Esta herramienta de
análisis realiza una extensión del análisis de la varianza de un factor que contiene más de una muestra por cada grupo de datos.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
•
138
Varianza de dos factores con una sola muestra por grupo Esta herramienta
de análisis realiza un análisis de varianza de dos factores con una sola muestra
por grupo, comprobando la hipótesis según la cual, las medias de dos o más
muestras son iguales (extraídas de poblaciones con la misma media). Esta técnica profundiza en las pruebas para dos medias como, por ejemplo, la Prueba
t.
13.1.2 Correlación
La herramienta de análisis Correlación mide la relación entre dos conjuntos de
datos medidos para que sean independientes de la unidad de medida. El cálculo de la
correlación de población devuelve la covarianza de dos conjuntos de datos dividida por
el producto de sus desviaciones estándar
Puede utilizar la herramienta de análisis de correlación para determinar si dos
conjuntos de datos varían conjuntamente, es decir, si los valores altos de un conjunto
están asociados con los valores altos del otro (correlación positiva), si los valores bajos
de un conjunto están asociados con los valores bajos del otro (correlación negativa) o
si los valores de ambos conjuntos no están relacionados (correlación con tendencia a
cero).
13.1.3 Covarianza
La covarianza es una medida de la relación entre dos rangos de datos. La
herramienta de análisis Covarianza, devuelve el promedio de los productos entre las
desviaciones de los puntos de datos con respecto a sus medias respectivas.
13.1.4 Estadística descriptiva
La herramienta de análisis Estadística descriptiva genera un informe estadístico
de una sola variable para los datos del rango de entrada, y proporciona información
acerca de la tendencia central y dispersión de los datos.
13.1.5 Suavización exponencial
La herramienta de análisis Suavización exponencial predice un valor basándose
en el pronóstico del período anterior, ajustándose al error en ese pronóstico anterior.
La herramienta utiliza la constante de suavización a, cuya magnitud determina la exactitud con la que los pronósticos responden a los errores en el pronóstico anterior
13.1.6 Prueba t para varianzas de dos muestras
La herramienta de análisis Prueba t para varianzas de dos muestras ejecuta una
Prueba t de dos muestras para comparar dos varianzas de población.
13.1.7 Análisis de Fourier
La herramienta Análisis de Fourier resuelve problemas de sistemas lineales y
analiza datos periódicos, transformándolos mediante el método de transformación rápida de Fourier (FFT, Fast Fourier Transform). Esta herramienta también realiza transformaciones inversas, en las que el inverso de los datos transformados devuelve los
datos originales.
13.1.8 Histograma
La herramienta de análisis Histograma calcula las frecuencias individuales y
acumulativas de rangos de celdas de datos y de clases de datos. Esa herramienta genera datos acerca del número de apariciones de un valor en un conjunto de datos.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
139
13.1.9 Media móvil
La herramienta de análisis Media móvil proyecta valores en el período de pronósticos, basándose en el valor promedio de la variable calculada durante un número
específico de períodos anteriores. Una media móvil proporciona información de tendencias que se vería enmascarada por una simple media de todos los datos históricos.
13.1.10
Generación de números aleatorios
La herramienta de análisis Generación de números aleatorios rellena un rango
con números aleatorios independientes extraídos de una de varias distribuciones.
13.1.11
Jerarquía y percentil
La herramienta de análisis Jerarquía y percentil crea una tabla que contiene los
rangos ordinales y porcentuales de cada valor de un conjunto de datos. Puede analizar
la importancia relativa de los valores en un conjunto de datos.
13.1.12
Regresión
La herramienta de análisis Regresión realiza un análisis de regresión lineal utilizando el método de los "mínimos cuadrados" para ajustar una línea a una serie de
observaciones. Puede utilizar esta herramienta para analizar la forma en que los valores de una o más variables independientes afectan a una variable dependiente.
13.1.13
Muestreo
La herramienta de análisis Muestreo crea una muestra de población tratando el
rango de entrada como una población. Cuando la población sea demasiado grande
para procesarla o para presentarla gráficamente, puede utilizarse una muestra representativa. Además, si cree que los datos de entrada son periódicos, puede crear una
muestra que contenga únicamente los valores de una parte determinada de un ciclo.
13.1.14
Prueba t
Las herramientas de análisis Prueba t permiten comparar las medias de poblaciones bajo diferentes hipótesis.
•
Prueba t para dos muestras suponiendo varianzas iguales Esta herramienta de
análisis ejecuta una prueba t de Student en dos muestras. En este tipo de
prueba se supone que las varianzas de ambos conjuntos de datos son iguales, y
se conoce con el nombre de prueba t homoscedástica.
•
Prueba t para dos muestras suponiendo varianzas desiguales Esta herramienta
de análisis ejecuta una prueba t de Student en dos muestras. En este tipo de
prueba se supone que las varianzas de ambos rangos son desiguales, y se conoce con el nombre de prueba t heteroscedástica.
•
Prueba t para medias de dos muestras emparejadas Esta herramienta de análisis y su fórmula ejecutan una prueba t de Student de dos muestras emparejadas para determinar si las medias de la muestra son diferentes. En este tipo de
prueba no se supone que las varianzas de ambas poblaciones sean iguales.
13.1.15
Prueba z
La herramienta de análisis Prueba z para medias de dos muestras realiza una
prueba z en las medias de dos muestras con varianzas conocidas. Esta herramienta se
utiliza para comprobar las hipótesis acerca de la diferencia entre dos medias de población.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
140
13.2 Análisis de la varianza.
Ver apartado correspondiente.
13.3 Correlación
Devuelve la matriz de correlaciones para un conjunto de variables
•
Rango de entrada. Introduzca la referencia de celda correspondiente al rango
de datos que desee analizar. La referencia deberá contener dos o más rangos
adyacentes organizados en columnas o filas.
•
Agrupado por. Haga clic en el botón Filas o Columnas para indicar si los datos
del rango de entrada están organizados en filas o en columnas.
•
Rótulos en la primera fila y rótulos en la primera columna. Si la primera fila del
rango de entrada contiene rótulos, active la casilla de verificación Rótulos en la
primera fila. Si los rótulos están en la primera columna del rango de entrada,
active la casilla de verificación Rótulos en la primera columna. Esta casilla de
verificación estará desactivada si el rango de entrada carece de rótulos; Microsoft Excel generará los rótulos de datos correspondientes para la tabla de resultados.
•
Rango de salida. Introduzca la referencia correspondiente a la celda superior
izquierda de la tabla de resultados. Excel sólo completará media tabla ya que la
correlación entre dos rangos de datos es independiente del orden en que se
procesen dichos rangos. Las celdas de la tabla de resultados con coordenadas
de filas y de columnas iguales contendrán el valor 1, ya que cada conjunto de
datos está perfectamente correlacionado consigo mismo.
•
En una hoja nueva. Haga clic en esta opción para insertar una hoja nueva en el
libro actual y pegar los resultados comenzando por la celda A1 de la nueva hoja
de cálculo. Para darle un nombre a la nueva hoja de cálculo, escríbalo en el
cuadro.
•
En un libro nuevo. Haga clic en esta opción para crear un nuevo libro y pegar
los resultados en una hoja nueva del libro creado.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
141
RESULTADO
A
0,288
0,374
0,850
0,334
0,212
0,034
0,068
0,654
0,780
0,917
0,775
0,378
0,926
0,991
0,015
B
0,701
0,947
0,164
0,659
0,960
0,008
0,938
0,948
0,638
0,762
0,143
0,497
0,336
0,887
0,694
C
0,057
0,313
0,594
0,521
0,087
0,835
0,529
0,105
0,585
0,221
0,783
0,484
0,784
0,533
0,623
A
B
C
A 1,00000
B -0,12794 1,00000
C 0,08240 -0,72442 1,00000
13.4 Covarianza
Calcula la matriz de varianzas covarianzas de un conjunto de variables.
•
Rango de entrada. Introduzca la referencia de celda correspondiente al rango
de datos que desee analizar. La referencia deberá contener dos o más rangos
adyacentes organizados en columnas o filas.
•
Agrupado por. Haga clic en el botón Filas o Columnas para indicar si los datos
del rango de entrada están organizados en filas o en columnas.
•
Rótulos en la primera fila y rótulos en la primera columna. Si la primera fila del
rango de entrada contiene rótulos, active la casilla de verificación Rótulos en la
primera fila. Si los rótulos están en la primera columna del rango de entrada,
active la casilla de verificación Rótulos en la primera columna. Esta casilla de
verificación estará desactivada si el rango de entrada carece de rótulos; Microsoft Excel generará los rótulos de datos correspondientes para la tabla de resultados.
•
Rango de salida. Introduzca la referencia correspondiente a la celda superior
izquierda de la tabla de resultados. Excel sólo completará media tabla ya que la
covarianza entre dos rangos de datos es independiente del orden en que se
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
142
procesen dichos rangos. La diagonal de la tabla contiene la varianza de todos
los rangos.
•
En una hoja nueva. Haga clic en esta opción para insertar una hoja nueva en el
libro actual y pegar los resultados comenzando por la celda A1 de la nueva hoja
de cálculo. Para darle un nombre a la nueva hoja de cálculo, escríbalo en el
cuadro.
•
En un libro nuevo. Haga clic en esta opción para crear un nuevo libro y pegar
los resultados en una hoja nueva del libro creado.
RESULTADO
A
0,288
0,374
0,850
0,334
0,212
0,034
0,068
0,654
0,780
0,917
0,775
0,378
0,926
0,991
0,015
B
0,701
0,947
0,164
0,659
0,960
0,008
0,938
0,948
0,638
0,762
0,143
0,497
0,336
0,887
0,694
C
0,057
0,313
0,594
0,521
0,087
0,835
0,529
0,105
0,585
0,221
0,783
0,484
0,784
0,533
0,623
A
B
C
A 1,00000
B -0,12794 1,00000
C 0,08240 -0,72442 1,00000
A
B
C
A 0,11478
B -0,01344 0,09609
C 0,00695 -0,05590 0,06197
13.5 Estadística descriptiva
riables.
Calcula los estadísticos básicos de un conjunto de datos, para una o varias va-
•
Nivel de confianza para la media Active esta casilla si desea incluir una fila correspondiente al nivel de confianza de la media en la tabla de resultados. En el
cuadro, escriba el nivel de confianza que desee utilizar. Por ejemplo, un valor
de 95 % calculará el nivel de confianza de la media con un nivel de importancia
del 5 %.
•
K-ésimo mayor. Active esta casilla si desea incluir una fila correspondiente al
valor k-ésimo mayor de cada rango de datos en la tabla de resultados. En el
cuadro, escriba el número que va a utilizarse para k. Si escribe 1, esta fila contendrá el máximo del conjunto de datos.
•
K-ésimo menor. Active esta casilla si desea incluir una fila correspondiente al
valor k-ésimo menor de cada rango de datos en la tabla de resultados. En el
cuadro, escriba el número que va a utilizarse para k. Si escribe 1, esta fila contendrá el mínimo del conjunto de datos.
•
Resumen de estadísticas. Seleccione esta opción si desea que Excel genere un
campo en la tabla de resultados por cada una de las siguientes variables estadísticas: Media, Error típico (de la media), Mediana, Moda, Desviación
estándar, Varianza, Curtosis, Coeficiente de asimetría, Rango, Mínimo, Máximo, Suma, Cuenta, Mayor (#), Menor (#) y Nivel de confianza.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
143
RESULTADO
A
0,288
0,374
0,850
0,334
0,212
0,034
0,068
0,654
0,780
0,917
0,775
0,378
0,926
0,991
0,015
B
0,701
0,947
0,164
0,659
0,960
0,008
0,938
0,948
0,638
0,762
0,143
0,497
0,336
0,887
0,694
C
0,057
0,313
0,594
0,521
0,087
0,835
0,529
0,105
0,585
0,221
0,783
0,484
0,784
0,533
0,623
Media
Error típico
Mediana
Moda
Desviación estándar
Varianza de la muestra
Curtosis
Coeficiente de asimetría
Rango
Mínimo
Máximo
Suma
Cuenta
Mayor (1)
Menor(1)
Nivel de confianza(95,0%)
A
0,50647
0,09055
0,37794
#N/A
0,35068
0,12298
-1,61643
-0,02602
0,97647
0,01485
0,99133
7,59711
15
0,99133
0,01485
0,19420
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
B
0,61875
0,08285
0,69444
#N/A
0,32087
0,10296
-0,73600
-0,71760
0,95174
0,00781
0,95956
9,28131
15
0,95956
0,00781
0,17769
C
0,47019
0,06653
0,52926
#N/A
0,25767
0,06639
-1,00353
-0,37420
0,77754
0,05723
0,83477
7,05286
15
0,83477
0,05723
0,14269
Estadística con Excel
144
13.6 Suavización exponencial
Aplica un modelo de suavizado exponencial a un conjunto de datos. Es necesario proporcionar el factor de suavización.
•
Factor de suavización. Introduzca el factor de suavización que desee utilizar
como constante de suavización exponencial. El factor de suavización es un factor correctivo que minimiza la inestabilidad de los datos reunidos entre una población. El factor predeterminado es 0,3. Los valores de 0,2 a 0,3 son constantes de suavización adecuadas. Estos valores indican que el pronóstico actual
debe ajustarse entre un 20% y un 30% del error en el pronóstico anterior. Las
constantes mayores generan una respuesta más rápida, pero pueden producir
proyecciones erróneas. Las constantes más pequeñas pueden dar como resultado retrasos prolongados en los valores pronosticados.
•
Crear gráfico. Active esta casilla para generar en la tabla de resultados un gráfico incrustado de los valores reales y los valores pronosticados.
•
Error típico. Active esta casilla si desea incluir una columna que contenga valores de error típico en la tabla de resultados. Desactívela si desea una tabla de
resultados en una sola columna y sin valores de error típicos.
140,0
Suavizado exponencial (0,2)
130,0
120,0
110,0
100,0
90,0
80,0
70,0
1
4
7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46
Tiempo
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
145
13.7 Prueba t para varianzas de dos muestras
RESULTADO (2 Normales X e Y ambas con media = 14 sigma = 4
X
14,6
11,4
11,4
11,5
12,6
17,3
9,01
11,1
18,3
11,4
9,48
11,9
18,4
13,7
14,7
9,06
12,8
19,8
5,65
15,8
9,38
13,3
14,3
10,6
10,7
2,1
13
5,9
Y
10,7
9,6
3,07
6,68
14
9,52
12,6
11,2
12,2
19,3
17,1
11,7
13,5
11,1
11,7
7,61
8,07
11,5
10,7
10,5
6,53
11,3
9,45
13,1
12,8
11,7
20,5
5,77
Prueba F para varianzas de dos muestras
X
Y
Media 11,99 11,85
Varianza 5,79 3,72
Observaciones
50
50
Grados de libertad
49
49
F
1,5555
P(F<=f) una cola
0,0627
Valor crítico para F (una cola)
1,6073
19
17
15
13
11
9
7
5
5
10
15
20
25
RESULTADO (2 Normales de media=14; X con sigma=4; Y con sigma =1)
X
14,6
11,4
11,4
11,5
12,6
17,3
9,01
11,1
18,3
11,4
9,48
11,9
18,4
13,7
14,7
9,06
12,8
19,8
5,65
15,8
9,38
13,3
14,3
10,6
10,7
2,1
13
5,9
Y
11,9
13,2
10,4
13,6
13,5
10,6
12,1
11,6
11,8
10,9
13,5
12,9
12,9
12,8
12,6
11,4
10,6
12,1
12,7
11,3
9,93
11,1
10,4
13,9
11
13,5
12,3
14,3
Prueba F para varianzas de dos muestras
X
Y
Media 12,12 12,07
Varianza 17,51 1,19
Observaciones
50
50
Grados de libertad
49
49
F 14,6739
P(F<=f) una cola
0,0000
Valor crítico para F (una cola)
1,6073
19
17
15
13
11
9
7
5
5
10
15
20
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
25
Estadística con Excel
146
13.8 Análisis de Fourier
13.9 Histograma
Obtiene la distribución de frecuencias de un conjunto de datos. Dibuja un
histograma y el diagrama de Pareto.
•
Rango clases (opcional) Introduzca la referencia de celda para un rango que
contenga un conjunto opcional de valores límite que definan rangos de clase.
Estos valores deberán estar en orden ascendente. Microsoft Excel contará el
número de puntos de datos que hay entre el número de clases actual y el número de clases mayor, si lo hay.
•
Se contará un número de una clase determinada si es igual o menor que el
número de clase situado por debajo de la última clase. Todos los valores por
debajo del primer valor de clase se contarán juntos, como los valores por encima del último valor de clase.
•
Si omite el rango de clase, Excel creará un conjunto de clases distribuidas uniformemente entre los valores mínimo y máximo de los datos.
•
Pareto (Histograma ordenado) Active esta casilla para presentar los datos en
orden de frecuencia descendente en la tabla de resultados. Si esta casilla está
desactivada, Excel presentará los datos en orden ascendente y omitirá las tres
columnas situadas más a la derecha que contienen los datos ordenados.
•
Porcentaje acumulado Active esta casilla para generar una columna de tabla de
resultados con porcentajes acumulados y para incluir una línea de porcentaje
acumulado en el gráfico de histograma. Desactívela para omitir los porcentajes
acumulados.
•
Crear gráfico Active esta casilla para generar un gráfico de histograma incrustado con la tabla de resultados.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
147
RESULTADO
Clase
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Frecuencia % acumulado
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
y mayor...
5
8
13
7
7
9
8
7
5
9
0
Clase
6,41%
16,67%
33,33%
42,31%
51,28%
62,82%
73,08%
82,05%
88,46%
100,00%
100,00%
Frecuencia % acumulado
3
6
10
2
7
4
5
8
1
9
13
9
9
8
8
7
7
7
5
5
14
120,00%
12
100,00%
10
80,00%
8
60,00%
6
40,00%
4
13.10 Media móvil
Obtiene la media móvil para un intervalo dado.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
9
1
8
5
4
,00%
7
0
2
20,00%
10
2
6
5
2
5
10
10
10
9
5
5
2
6
7
9
3
4
2
8
1
1
1
4
3
8
6
4
10
3
8 8
3 2
6 4
9 3
6 2
10 6
2 6
7 5
6 1
5 2
9 7
9 7
4 3
3 7
1 2
2 5
7 7
8 5
8 2
2 2
5 3
5 6
10 5
2 4
4 5
10 10
16,67%
28,21%
39,74%
50,00%
60,26%
69,23%
78,21%
87,18%
93,59%
100,00%
Estadística con Excel
148
150
Media móvil
140
130
120
110
100
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
90
13.11 Generación de números aleatorios
•
Número de variables Introduzca el número de columnas de valores que desee
incluir en la tabla de resultados. Si no introduce ningún número, Microsoft Excel
rellenará todas las columnas del rango de salida que se haya especificado.
•
Cantidad de números aleatorios Introduzca el número de puntos de datos que
desee ver. Cada punto de datos aparecerá en una fila de la tabla de resultados.
Si no introduce ningún número, Microsoft Excel rellenará todas las columnas del
rango de salida que se haya especificado.
•
Distribución Haga clic en el método de distribución que desee utilizar para crear
las valores aleatorios.
•
Uniforme Caracterizado por los límites inferior y superior. Se extraen las variables con probabilidades iguales de todos los valores del rango.
•
Normal Caracterizado por una media y una desviación estándar.
•
Bernoulli Caracterizado por la probabilidad de éxito (valor p) en un ensayo
dado. La variables aleatorias de Bernoulli tienen el valor 0 o 1.
•
Binomial Caracterizado por una probabilidad de éxito (valor p) durante un
número de pruebas.
•
Poisson Caracterizado por un valor lambda, igual a 1/media.
•
Frecuencia relativa Caracterizado por un límite inferior y superior, un incremento, un porcentaje de repetición para valores y un ritmo de repetición de la
secuencia.
•
Discreta Caracterizado por un valor y el rango de probabilidades asociado. El
rango debe contener dos columnas. La columna izquierda deberá contener valores y la derecha probabilidades asociadas con el valor de esa fila. La suma de
las probabilidades deberá ser 1.
•
Parámetros Introduzca un valor o valores para caracterizar la distribución seleccionada.
•
Iniciar con Escriba un valor opcional a partir del cual se generarán números aleatorios. Podrá volver a utilizar este valor para generar los
mismos números aleatorios más adelante.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
149
Plantilla general
Distribuciones
Semilla
UNIFORME
Genera muestras de una distribución U[A;B]
B
A
Semilla
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
150
NORMAL
Genera muestras de una distribución N[μ;σ]
Parámetros
7,445
12,850
8,800
11,015
11,234
7,113
7,882
11,295
11,100
9,988
10,877
8,320
BERNOULII
Genera muestras de una distribución de Bernoulli(p)
p
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
1
0
1
0
0
1
1
0
0
1
0
1
Estadística con Excel
151
BINOMIAL
Genera muestras de una distribución de B(n,p)
Parámetros
24
30
24
21
22
27
23
27
23
26
27
19
POISSON
Genera muestras de una distribución de Poisson(λ)
λ
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
12
14
10
8
11
12
9
13
13
6
10
12
Estadística con Excel
152
FRECUENCIA RELATIVA
En realidad genera series o secuencias de números
1
1
2
2
3
3
4
4
5
5
6
6
7
7
8
8
9
9
10
10
1
1
DISCRETA
Genera números dada una distribución de frecuencias relativas
0
1
2
3
0,1875
0,1250
0,3125
0,3750
0
3
1
3
3
0
0
3
3
2
3
1
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
153
13.12 Jerarquía y percentil
Realiza el equivalente a las funciones de los mismos nombres.
13.13 Regresión
Ver apartado correspondiente
13.14 Muestreo
•
Método de muestreo Haga clic en Periódico o Aleatorio para indicar el intervalo
de muestreo que desee.
•
Período Introduzca el intervalo periódico en el que desee realizar la muestra. El
valor n del período del rango de entrada y cada valor n del período siguiente se
copiarán en la columna de resultados. El muestreo terminará cuando se llegue
al final del rango de entrada.
•
Número de muestras Introduzca el número de valores aleatorios que desee en
la columna de resultados. Cada valor se extrae de una posición aleatoria del
rango de entrada y puede seleccionarse cualquier número más de una vez.
13.15 Prueba t
13.15.1
Prueba t para dos muestras suponiendo varianzas iguales
13.15.2
Prueba t para dos muestras suponiendo varianzas desiguales
13.15.3
Prueba t para medias de dos muestras emparejadas
13.16 Prueba z
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
154
13.17 PROBLEMAS
13.17.1 Simular los resultados del lanzamiento de un dado equilibrado (1000
lanzamientos). Comparar los resultados obtenidos con los esperados.
13.17.2 Simular los resultados de medir un colectivo de 500 personas de las que
se sabe que su altura se distribuye según una Normal de media 175 cm. y
desviación 8 cm. ¿Qué porcentaje del colectivo tiene una altura superior a
185cm? compara los resultados con los teóricos.
13.17.3 Simular el resultado de un test compuesto por 25 preguntas, cada una
de ellas con 4 respuestas de las que sólo una es correcta, contestado por
alguien que selecciona la respuesta al azar. Igual pero con dos respuestas
posibles de las que sólo una es la correcta.
13.17.4 Simular el resultado de una clase de 100 alumnos que se somete a los
exámenes descritos en el problema anterior. ¿Que porcentaje aprueba en
cada caso? Comparar con los resultados teóricos.
13.17.5 Simular 250 observaciones de una distribución de Poisson de media 10.
a) Obtener la distribución de frecuencias de los datos simulados.
b) Trazar el histograma de los datos y sobreimponer la distribución que
cabría esperar se hubiera dado.
c) Utilizar SOLVER para estimar el parámetro por mínimos cuadrados
7
9
13
9
7
12
9
9
18
11
13
11
8
15
8
12
11
18
10
5
10
12
2
10
9
Datos
11 8 13
8 9 11
11 7 6
11 15 17
14 15 9
12 16 8
13 9 9
12 8 8
8 7 18
13 5 10
10 9 8
4 11 4
13 9 10
6 13 11
12 6 13
7 9 10
13 12 8
8 8 13
7 9 7
9 8 6
5 16 8
12 12 7
12 13 8
7 4 12
14 9 10
11
8
5
9
13
5
5
7
12
14
14
8
4
11
6
13
13
14
6
8
10
16
12
7
6
Clase
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
Obs
0
1
1
7
12
12
24
29
29
26
22
24
25
17
7
4
3
6
0
Esp
Dife
0,101
0,01
0,511
0,24
1,726
0,53
4,370
6,91
8,855
9,89
14,952
8,71
21,640
5,57
27,404
2,55
30,847
3,41
31,251
27,57
28,782
45,99
24,299
0,09
18,936
36,77
13,703
10,87
9,255
5,08
5,860
3,46
3,492
0,24
1,966
16,28
1,048
1,10
Residuos 185,28
Media 10,13
Casos 250
35
30
25
20
15
10
5
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
155
13.17.6 Un proceso industrial puede fallar por 6 tipos de motivos (A, B, ..) cuyas
probabilidades se dan en la tabla siguiente:
A
B
C
D
E
F
0,12 0,13 0,18 0,23 0,06 0,28
a) Simular 50 fallos del proceso.
b) Obtener la distribución de frecuencias de los fallos.
c) Dibujar un histograma y un diagrama de Pareto.
A
B
C
D
E
F
1
2
3
4
5
6
0,12
0,13
0,18
0,23
0,06
0,28
3
4
1
6
6
2
1
4
3
2
2
4
4
4
3
6
4
6
4
4
4
6
4
5
1
4
3
C
D
A
F
F
B
A
D
C
B
B
D
D
D
C
F
D
F
D
D
D
F
D
E
A
D
C
Clase Frecuencia % acumulado Clase Frecuencia % acumulado
A
8
16,00%
D
16
32,00%
B
5
26,00%
F
13
58,00%
C
7
40,00%
A
8
74,00%
D
16
72,00%
C
7
88,00%
E
1
74,00%
B
5
98,00%
F
13
100,00%
E
1
100,00%
120,00%
18
16
100,00%
14
80,00%
12
10
60,00%
8
6
40,00%
4
20,00%
2
0
,00%
A
B
C
D
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
E
F
Estadística con Excel
156
14 ACTIVIDADES PROPUESTAS
Prácticas de Excel
para la resolución
de cuestiones estadísticas
Actividad 1 ...............................................................................................................157
Actividad 2 ...............................................................................................................159
Actividad 3 ...............................................................................................................161
Actividad 4 ...............................................................................................................163
Actividad 5 ...............................................................................................................165
Actividad 6 ...............................................................................................................166
Actividad 7 ...............................................................................................................167
Actividad 8 ...............................................................................................................168
Actividad 9 ...............................................................................................................169
Actividad 10 .............................................................................................................170
Actividad 11 .............................................................................................................172
Actividad 12 .............................................................................................................175
Actividad 13 .............................................................................................................177
Actividad 14 .............................................................................................................180
Actividad 15 .............................................................................................................181
Actividad 16 .............................................................................................................183
Actividad 17 .............................................................................................................184
Actividad 18 .............................................................................................................185
Actividad 19 .............................................................................................................186
Actividad 20 .............................................................................................................187
Anexo :1 Gráficos en la hoja de la actividad 2 .............................................................188
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
157
14.1 Actividad 1
Simular 20 puntuaciones al azar de un test donde el valor más bajo
sea 15 y el más alto 50. Calcular los percentiles {0%, 25%, 50%, 75% y
100%} para estos datos, y la media y la desviación estándar, y comentar la
diferencia entre la media y la mediana como medidas del centro de la distribución. Generalizar la actividad de forma que los valores más bajo (15) y
más alto (50) puedan ser modificados por el usuario.
Recordemos que:
La función de Excel ALEATORIO() proporciona un número pseudo-aleatorio, de
distribución uniforme en el intervalo 0;1. La generación de puntuaciones aleatorias, no
entre cero y la unidad, sino entre dos valores A y B (A<B) se realiza mediante la expresión:
A + ((B-A)*ALEATORIO())
que nos proporcionará una realización de una variable continua (ya que podremos obtener cualquier valor comprendido entre A y B.
También podríamos usar la función de Excel ALEATORIO.ENTRE(A;B) que tendría el mismo efecto que la expresión anterior pero con la importante diferencia de
que proporcionaría una variable discreta en vez de continua, es decir sólo obtendríamos puntuaciones comprendidas en el rango {A, A+1, A+2,...,B-1,B}.
Una vez generados los valores deberemos analizarlos para realizar la segunda
parte de la actividad. Para obtener los percentiles usamos la función CUARTIL, función
que se invoca con dos argumentos, exactamente en la forma CUARTIL(matriz ; cuartil)
siendo matriz el rango de celdas de valores numéricos cuyo cuartil desea obtener y
cuartil un entero en el rango {0,1,2,3,4,5} que le indica a Excel que cuartil deseamos,
y que respectivamente serían {0%, 25%, 50%, 75% y 100%}, es decir {mínimo, primer cuartil, mediana, tercer cuartil y máximo}.
Sabido todo esto sólo queda plasmarlo en la hoja de cálculo, añadiendo puesto
que hemos decidido generalizar los extremos entre los cuales queremos que se generen las puntuaciones de los tests, controles para poder modificar dichos valores.
Para facilitar la realización de la última parte de la actividad, “observar las diferencias entre la media y la mediana” podemos añadir un gráfico de los valores obtenidos junto con los estadísticos calculados lo que proporcionará más información que la
mera observación de los valores numéricos por la del gráfico correspondiente.
La hoja para realizar esta actividad podría tener una aspecto como el del gráfico
en la página siguiente:
Los elementos de la hoja son, el enunciado de la actividad, una casilla que contiene un comentario sobre la función CUARTIL, los datos generados, los valores máximo y mínimo junto con los controles para establecer su valor, los estadísticos calculados (los 5 cuartiles más la media y la desviación típica) y finalmente el gráfico de todo
lo anterior.
Nótese que al tratarse de valores volátiles, cada vez que pulsemos F9 obtendremos una muestra diferente y podremos observar la variabilidad de los resultados.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
158
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Actividad 1
Simulad 20 puntuaciones al azar de un test donde el valor más bajo sea 15 y el más alto 50. Calculad los cinco
percentiles resumen para estos datos, y la media y la desviación estándar, y comentad la diferencia entre la media y la
mediana como medidas del centro de la distribución.
35
Hasta
Mediana
Nº
Dato
12 32Dato21,2 19,8 Desde
Mínimo 12
Comentario
12 32 21,2 19,8
1
Q1 17
31,15
2
Mediana 20 3012 32 21,2 19,8
14,64
12 32 21,2 19,8
3
Q3 24
19,95
12 32 21,2 19,8
4
Máximo 32
18,34
Media 21 2512 32 21,2 19,8
5
19,73
12 32 21,2 19,8
6
Desv Típica 6,5
12,87
12 32 21,2 19,8
7
21,44
8
22,35
2012 32 21,2 19,8
12 32 21,2 19,8
9
12,44
12 32 21,2 19,8
10 21,86
Desde
12 32 21,2 19,8
11 15,13
15
12 32 21,2 19,8
12 12,81
12
12 32 21,2 19,8
13 28,95
12 32 21,2 19,8
14 19,72
10
Hasta
12 32 21,2 19,8
15 18,73
12 32 21,2 19,8
16 31,94
32
12 32 21,2 19,8
17 21,58
512 32 21,2 19,8
18 30,86
12 32 21,2 19,8
19 17,92
12 32 21,2 19,8
20 31,74
0
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
159
14.2 Actividad 2
En esta actividad se supone que la distribución de la duración de las
llamadas telefónicas hechas a un centro de apoyo psicológico es normal1,
con una media de 157 segundos y una desviación estándar de 52 segundos.
Se pide utilizar las tablas para calcular la probabilidad de que una llamada
tenga una duración de entre 3 y 4 minutos y la de que una llamada tenga
una duración superior a los 4 minutos.
Resolveremos primero la actividad usando la teoría aprendida y las tablas de la
normal. El enunciado dice que:
la distribución de la duración de las llamadas telefónicas hechas a un centro
de apoyo psicológico es normal, con una media de 157 segundos y una desviación estándar de 52 segundos
si llamamos D a la duración de las llamadas, lo que tendremos, por ahora es que:
D ≈ N(π;σ) con π=157 y σ=52
y lo que nos piden es calcular la probabilidad P(3*60 ≤ D ≤ 4*60). La teoría nos dice
que, para contestar a esta pregunta, debemos primero normalizar y después buscar en
la tabla de la distribución Normal, esto, es:
⎛ 180
P(180 ≤ D ≤ 240) = P⎜⎜
⎜
⎝
− π ⎞⎟
σ
⎟
⎟
⎠
≤z≤
⎛ 240 −
⎜
⎜
⎜
σ
⎝
π ⎞⎟
⎟
⎟
⎠
= P(0,4423 ≤ z ≤ 1,5961)
y usando la tabla llegamos a que:
P(3*60 ≤ D ≤ 4*60) ≈ P(0,44 ≤ Z ≤ 1,6) = 0,33-0,0548 = 0,2752
1
Formalmente diríamos que la duración de las llamadas se distribuye normalmente o que su función de densidad es
normal o gaussiana.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
160
Abordaremos la actividad a través de Excel, para los realizar los cálculos necesarios usaremos la función DISTR.NORM que devuelve la función de distribución de
una variable normal de media y desviación típica especificadas.
La forma de invocar esta función es proporcionándola al menos tres argumentos, DISTR.NORM(x; media; desv_estándar; acum), siendo opcional el último. Los argumentos son x, el valor de la variable aleatoria cuya distribución desea obtener; media, que debe ser la media aritmética de la distribución; desv_estándar, la desviación
estándar de la distribución y acum que es un valor lógico que determina la forma de la
función: si acum es VERDADERO, entonces DISTR.NORM devuelve la función de distribución acumulada; si es FALSO, devuelve la función de densidad.
El cálculo en Excel será tan sencillo como:
DISTR.NORM(A;π;σ;VERDADERO)-DISTR.NORM(B;π;σ;VERDADERO)
sustituyendo los parámetros genéricos por los deseados (A = 240; B = 180; π = 157
;σ = 52), o por cualesquiera otros si, como es el caso, deseamos generalizar la respuesta. La hoja de la actividad muestra los resultados obtenidos al varia los posibles
parámetros del problema.
Probabilidad duración entre
Comentario
0,3096
248,8
229,0
209,2
189,4
0,0009
169,6
149,8
130,0
110,2
90,4
0,000
70,6
0,100
0,000
50,8
0,001
295,0
0,200
273,0
0,300
0,002
251,0
0,400
0,003
229,0
0,004
207,0
0,500
185,0
0,600
0,005
163,0
0,700
0,006
141,0
0,007
97,0
0,800
119,0
0,900
0,008
75,0
1,000
0,009
53,0
y 240
180
Probabilidad llamada superior a 300
0,010
31,0
0,9719
288,4
44
31,0
Desviación tipíca (s)
Probabilidad llamada inferior a 247
268,6
Media (s) 163
Actividad 2.
Suponed que la distribución de la duración de las llamadas telefónicas hechas a un centro de
apoyo psicológico es normal, con una media de 157 segundos y una desviación estándar de
52 segundos. Utilizad las tablas para:
a) Calcular la probabilidad de que una llamada tenga una duración de entre 3 y 4 minutos.
b) Calcular la probabilidad de que una llamada tenga una duración superior a los 4 minutos.
La hoja tiene también una representación gráfica no sólo de las funciones de
densidad y distribución de la variable normal elegida, sino también de las áreas asociadas a las probabilidades pedidas. El detalle de como pueden ser construidas estas gráficas se ha relegado al apéndice 1.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
161
14.3 Actividad 3
Como en la actividad 2, ahora trabajamos con una distribución normal
con una media de 157 segundos y una desviación estándar de 52 segundos.
La pregunta ahora es ¿cuál es la distribución de la media de 1.000 llamadas
telefónicas seleccionadas aleatoriamente?.
La teoría de la distribución en el muestreo de los parámetros de una distribución normal2 es sencilla: extraída una muestra de tamaño n de una distribución normal
N(π;σ) la media muestral se distribuye:
x ≅ N(π, σ
n)
El cálculo teórico es entonces directo, la media muestral se distribuye con la
misma media de la población 157 segundos, y dado que su desviación típica es
aproximadamente 1,65, cabe esperar que la mayoría de las ocasiones no sea inferior a
153 ni superior a 161.
Hasta aquí la respuesta, pero podemos desear comprobar por nosotros mismos
que la teoría acerca de la distribución en el muestreo es cierta simulando un numero
de muestras cada una de tamaño n = 1000, calculando su media y viendo si realmente se adapta a lo predicho por la teoría.
Esto es lo que hace precisamente la hoja de cálculo dedicada a esta actividad,
que como vemos está dividida en dos partes, una primera en la que se muestran los
resultados de la muestra.
Actividad 3
Como en la actividad 2, ahora trabajamos
con una distribución normal con una media
de 157 segundos y una desviación
estándar de 52 segundos. ¿Cuál es la
distribución de la media de 1.000 llamadas
telefónicas seleccionadas aleatoriamente?
Media (s) 124
Desviación tipíca (s) 49
Tamaño de la muestra 87
Media Muestral Teórica 124 125,0 Media Muestral Empírica
Desviación tipíca teórica 49,00 46,52 Desviación tipíca empírica
y una segunda (que se mantiene oculta en las columnas KLM) en la que se genera la
muestra.
2 En realidad, siguiendo el Teorema Central del Límite, de cualquier distribución si la muestra es suficientemente grande o proviene de una distribución normal.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
162
ind F Normal
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
119,4
155,9
241,6
179,8
77,7
59,2
209,2
168,8
143,0
181,5
168,4
198,7
90,2
124,8
90,0
96,7
184,0
151,3
95,4
77,9
Para generar las duraciones de las llamadas que como nos dicen se distribuyen
según una distribución normal, usaremos dos funciones de Excel: ALEATORIO() que ya
nos es conocida y otra que vemos en este documento por vez primera
DISTR.NORM.INV.
Esta última tiene la siguiente sintaxis:
DISTR.NORM.INV(p; π ; σ)
y devuelve el valor crítico de la distribución acumulativa normal de media π y desviación estándar σ. Esto es, dados p, π y σ, la función calcula el valor X tal que se verifica
que:
P(X≈N(π;σ)) = p
Esto nos permite, sin más que sustituir p por un valor aleatorio uniforme obtener realizaciones aleatoria de una distribución normal N(π;σ) sin más que usar la fórmula:
=DISTR.NORM.INV(ALEATORIO(); π ; σ)
ésta es, precisamente, la fórmula que figura en la columna cuyo epígrafe es "Normal"3.
Tras esto sólo queda calcular la media de la muestra y compararla con el valor
teórico, puesto que se trata de valores volátiles obtendremos un resultado diferente
(extraeremos una muestra diferente) cada vez que recalculemos la hoja (F9).
Media Muestral Teórica 124 111,8 Media Muestral Empírica
Desviación tipíca teórica 49,00 42,19 Desviación tipíca empírica
3
Las dos columnas anteriores ind y F son un índice y una "bandera" usadas para poder generalizar sobre
el tamaño de la muestra y no entraremos en su explicación toda vez que ésta excede el objetivo de la
actividad propuesta. El estudiante interesado puede, no obstante, inspeccionar las fórmulas de la hoja y
en caso necesario solicitar más información al consultor de la asignatura.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
163
14.4 Actividad 4
En un casino de juego, una máquina de apuestas determinada da al
jugador una probabilidad de victoria de 0,4. El resultado de una jugada no
tiene ninguna conexión con el resultado de la siguiente. Un jugador juega
200 veces en esta máquina. ¿Cuál es la probabilidad de que el jugador gane
100 veces o más?
La teoría que nos permite responder a la pregunta es sencilla: puesto que se
trata de la repetición (en idénticas condiciones hemos de suponer) un número de veces n (200 según el enunciado) de ensayos de Bernouilli independientes cuya probabilidad de éxito es p (0,4 si asociamos el éxito al resultado "ganar"), la variable aleatoria
que describe el número de victorias en esas circunstancias es una binomial (n=200; p=
0,4).
La pregunta puede formularse entonces de la forma siguiente ¿qué valor tiene
la siguiente probabilidad?:
P(X ≥ 100) con X≈B(n;p)
Pero existe un inconveniente, para un valor de n tan grande no encontraremos
tablas de la distribución binomial, y el cálculo de los valores empíricos puede llegar a
ser verdaderamente engorroso y obligarnos además a trabajar con números muy pequeños lo que siempre representa un problema.
Afortunadamente la teoría también nos dice que, en estas circunstancias, la distribución binomial queda muy bien representada por una distribución normal de igual
media y desviación típica. Esto es, podemos aprovechar el hecho de que:
x ≅ B(n;p) → N(n⋅p;
n⋅p ⋅(1 − p)
Así, con la ayuda de tablas resolveríamos el problema de la forma siguiente:
normalizaríamos
⎛
⎛
100 − np ⎞⎟
100 − 200⋅0,4 ⎞⎟
P(G ≥ 100) = P⎜ z ≥
= P⎜ z ≥
= P(z ≥ 2,89)
⎜
⎜
np(1 − p) ⎟⎠
200⋅0,4 ⋅0,6 ⎟⎠
⎝
⎝
al consultar en la tabla vemos que la probabilidad pedida es:
P(X ≥ 100) = 0,0019
Pero naturalmente podemos hacer esto mismo gracias al ordenador, y hacerlo
además de diferentes formas para ver cuán de próximas está las diferentes aproximaciones a las que la teoría nos tiene acostumbrados.
Excel dispone de una función capaz de calcular probabilidades asociadas a la
distribución binomial, se trata de:
DISTR.BINOM
que calcula tanto la función de masa de probabilidad como la función de distribución
de una variable aleatoria que se distribuya siguiendo una binomial.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
164
Su sintaxis es DISTR.BINOM(x; n; p; acum), siendo x el número de éxitos
en los ensayos; n el número de ensayos independientes; p la probabilidad de éxito en
cada ensayo y acum un valor lógico que determina la forma de la función.
Si el argumento acum es VERDADERO, DISTR.BINOM devuelve la función de
distribución acumulada, que es la probabilidad de que exista el máximo número de
éxitos; si es FALSO, devuelve la función de masa de probabilidad.
Bastará entonces con calcular, en la celda correspondiente, la fórmula:
1 - DISTR.BINOM(100; 200; 0,4;VERDADERO)
para obtener el valor exacto4 de la probabilidad pedida. Usando el complementario de
la función de Excel ya que ésta nos proporcionaría, sin otra modificación, el valor
P(X<100), en vez del valor P(X≥100) pedido.
Podemos comprobar como varia este resultado, obtenido directamente sobre el
cálculo de la distribución binomial al obtenido cuando aproximamos esta distribución al
valor de la normal. Para ello bastará que calculemos, tal como vimos en una actividad
anterior, la probabilidad a través de la función DISTR.NORM en la forma siguiente:
1-DISTR.NORM(100;n∗p; RAIZ(n∗p∗(1-p));VERDADERO)
y obtendremos la aproximación usando la distribución Normal.
Aún más, puesto que al aproximar una distribución discreta a través de una distribución continua, como es el caso de la aproximación de la binomial a través de la
normal, es habitual llevar a cabo la corrección por continuidad, podemos analizar el
impacto que tiene esta corrección en la precisión del resultado anterior.
La hoja dedicada a la resolución de esta actividad se muestra en la página siguiente.
Actividad 4
En un casino de juego, una máquina de apuestas determinada da
al jugador una probabilidad de victoria de 0,4. El resultado de una
jugada no tiene ninguna conexión con el resultado de la siguiente.
Un jugador juega 200 veces en esta máquina. ¿Cuál es la
probabilidad de que el jugador gane 100 veces o más?
0,675
0,670
Binomial
0,665
0,660
Normal
0,655
0,650
Probabilidad de ganar una apuesta individual 0,44
44
Normal (CC)
0,645
0,640
0,635
Número de apuestas 235
0,44
Probabilidad (teórica) de ganar 100 veces o más
Binomial
Normal
Normal (CC)
0,6476
0,6725
103,4
7,609467787
0,6484
102,9
7,609467787
4
Exacto en el sentido de que no se recurre a la aproximación a la distribución Normal aunque difícilmente
creemos que Excel haga el cálculo exacto:
P=
∑ ( )
x =100
x =0
200
x
0 , 4 x ⋅ 0 , 6200 − x
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
165
14.5 Actividad 5
Preguntamos a una muestra aleatoria de 50 familias ¿qué presupuesto mensual tienen para gastos médicos?. La media de las respuestas es
8.340 euros, y la desviación estándar de la población sabemos que es 2.570
euros. Calculad un intervalo de confianza del 95% para el presupuesto medio mensual para las familias de la población.
La teoría de estimación nos dice que, puesto que la distribución de la media
muestral es N(μ,σ/√n) podemos deducir un intervalo al (1-α)% de confianza como :
x m z (α 2 )
σ
n
una sencilla aplicación de la instrucción DISTR.NORM nos permitirá hacer todos los
cálculos necesarios en Excel. Si queremos observar como incide la elección del nivel de
confianza en la amplitud del intervalo de estimación. O cómo varia éste al variar, manteniéndose fijos los demás factores, el tamaño de la muestra, podemos construir fácilmente una hoja como la siguiente:
Tamaño de la muestra 60
Media muestral 8340
Desviación tipíca muestral 2570
1-α
Z(α /2)
Error estimación
Límite inferior
Valor medio
Limite superior
0,850
1,44
477,62
7862,4
8340
8817,6
0,900
1,64
545,74
7794,3
8340
8885,7
0,950
1,96
650,29
7689,7
8340
8990,3
0,975
2,24
743,66
7596,3
8340
9083,7
0,990
2,58
854,62
7485,4
8340
9194,6
Intervalos de estimación en función del nivel de confianza
9500
9000
8500
8000
7500
7000
0,850
0,900
0,950
0,975
0,990
Actividad 5
Preguntamos a una muestra aleatoria de 50 familias qué presupuesto mensual tienen
para gastos médicos. La media de las respuestas es 8.340 ptas., y la desviación
estándar de la población sabemos que es 2.570 ptas. Calculad un intervalo de confianza
del 95% para el presupuesto medio mensual para las familias de la población.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
166
14.6 Actividad 6
A partir de una muestra aleatoria de 1.492 adultos, se vio que el 35%
estaba a favor de incrementar el precio de la gasolina para subvencionar las
autopistas. Calculad el intervalo de confianza del 95% para el verdadero
porcentaje de adultos de la población que tengan esta opinión.
Como siempre, resolveremos primero aplicando la teoría conocida. Ésta nos dice que es posible obtener el intervalo de confianza de la proporción pedida gracias a
que sabemos que la proporción muestral se distribuye de forma normal y con parámetros conocidos, exactamente sabemos que:
p̂ ≅ N⎛
⎜ p,
⎜
⎝
p (1 p ) ⎞
⎟
⎟
n
⎠
de lo cual deducimos que un intervalo del (1-α)% de confianza puede construirse de la
forma siguiente:
p̂ m z α 2 ⋅
p̂
(1 p̂)
n
La construcción de este intervalo en Excel no requiere de instrucciones específicas y puede hacerse directamente a través de las operaciones aritméticas normales; el
valor z(α/2) ya sabemos, podemos obtenerlo gracias a la instrucción DISTR.NORM. Lo
que si podremos gracias a Excel es generalizar, no sólo sobre los datos iniciales variando el porcentaje inicial de aceptación, sino variando el nivel de confianza para observar
como varia la amplitud del intervalo de estimación al aumentar éste.
La única dificultad reside en el hecho de hacer el cambio adecuado desde el
nivel de confianza dado (1-α)% al valor que es necesario introducir en la fórmula para
calcular el intervalo de estimación z(α/2).
Actividad 6
A partir de una muestra aleatoria de 1.492 adultos, se vio que el 35% estaba a
favor de incrementar el precio de la gasolina para subvencionar las autopistas.
Calculad el intervalo de confianza del 95% para el verdadero porcentaje de adultos
de la población que tengan esta opinión.
Entrevistados 1492
1-α
80%
90%
95%
99%
1-(α / 2 )
0,900
0,950
0,975
0,995
Z
1,28
1,64
1,96
2,58
A favor
566
37,9%
Error
0,013
En contra
926
62,1%
Inferior Central Superior
36,3%
37,9%
39,5%
35,9%
37,9%
40,0%
35,5%
37,9%
40,4%
34,7%
37,9%
41,2%
42%
40%
38%
36%
34%
32%
30%
80%
90%
95%
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
99%
Estadística con Excel
167
14.7 Actividad 7
Calculad el área en la cola de la distribución t con 24 grados de libertad a la derecha del valor 2,56.
Notemos primero que la respuesta a
esta pregunta, disponiendo únicamente de las
tablas, es muy aproximada ya que sólo podríamos deducir que el área pedida estará
comprendida entre 0,010 y 0,005
Al disponer de un ordenador y de un
software con ciertas capacidades estadísticas podemos contestar a la pregunta de forma exacta. La función Excel que esta relacionada con la variable aleatoria t de Student
es DISTR.T, función cuya sintaxis es DISTR.T(x ;gl; colas), siendo x el valor numérico en el que se ha de evaluar la distribución; gl el número de grados de libertad y colas un entero con dos posibles valores (1 y 2) que nos permitirá indicar si nos referimos a (1-α) o a (1-α/2).
La función devuelve la función de distribución de una variable t de Student es
decir la probabilidad P(t<x) con t ≈ t gl.
Bastará entonces, para obtener la probabilidad pedida, insertar la fórmula siguiente en
una celda de la hoja de cálculo:
=DISTR.T(2,56;24;1)
Grados de libertad 24
190
Densidad
Distribución
Ninguna
Probabilidad x sea mayor que 1,90 = 0,03476
1,200
t
de Student
1,000
0,800
0,600
0,400
0,200
2,8
2,5
2,2
1,9
1,6
1,3
1,0
0,7
0,4
0,1
-0,3
-0,6
-0,9
-1,2
-1,5
-1,8
-2,1
-2,4
-2,7
0,000
-3,0
El valor obtenido
(0,00859)
se
encuentra, tal como
ya
habíamos
deducido
de
las
tablas, entre el 1% y
el 0,5%.
Actividad 7
Calculad el área en la cola de la distribución t con 24 grados de libertad a la derecha del valor
2,56.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
168
14.8 Actividad 8
Para una distribución t de Student con 55 grados de libertad ¿cuál es
la probabilidad de que la variable aleatoria se encuentre comprendida entre
los valores –1,96 y 1,96?.
La actividad es muy parecida a la anterior, se resuelve de nuevo usando la función incluida en la librería de funciones estadísticas
=DISTR.T(x; gl ;colas)
Ahora, puesto que lo que nos piden es:
P(α ≤t 55 ≤β)
usaremos una formulación del tipo:
DISTR.T(ABS(x);gl;1)
1-DISTR.T(x;$gl;1)
Para calcular los valores de cada extremo (dependiendo de que x sea negativo
o positivo respectivamente) y restaremos los valores obtenidos para calcular la probabilidad pedida. La hoja de calculo que generaliza esta actividad para diversos valores
de los grados de libertad y los extremos α y β, tiene el siguiente aspecto:
Grados de libertad
104
496
INICIO
61
Probabilidad de x mayor que -1,96
y menor que 1,96
0,007
0,94543
t de Student
0,006
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
2,8
2,5
2,2
1,9
1,6
1,3
1,0
0,7
0,4
0,1
-0,3
-0,6
-0,9
-1,2
-1,5
-1,8
-2,1
-2,4
-2,7
-3,0
0,000
Actividad 8
Para una distribución t de Student con 55 grados de libertad, ¿cuál es el área bajo la curva
entre los valores -1,96 y 1,96?.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
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169
14.9 Actividad 9
Supongamos que el área entre dos puntos -t y +t, simétricos en torno
a cero, es igual a 0,90. Encontrad los valores de t para una distribución t
con:
a) 9 grados de libertad;
b) 99 grados de libertad;
b) 999 grados de libertad.
A diferencia de las actividades anteriores en las que lo que buscábamos era la
probabilidad de la variable aleatoria t asociada con uno o dos valores, ahora lo que nos
piden es encontrar, para una probabilidad dada p, el valor α tal que:
P( α ≤t gl ≤α) = p
Excel tiene una función que permite encontrar ese valor (conocido como valor
crítico), se trata de :
DISTR.T.INV(p;gl)
función que devuelve el valor α de la distribución t de Student como función de la probabilidad p y los grados de libertad gl. Para ser exactos, el resultado es el valor α, tal
que:
P( t gl ≥α) = p
El aspecto de la hoja que generaliza esta actividad para diversos valores de p
es el siguiente:
Actividad 9
Supongamos que el área entre dos puntos -t y +t, simétricos
en torno a cero, es igual a 0,90. Encontrad los valores de t
para una distribución t de Student con:
a) 9 grados de libertad;
b) 99 grados de libertad;
b) 999 grados de libertad.
0,05
Grados de Libertad
9
99
999
9999
99999
Pr
0,95 19
t
2,2622
1,9842
1,9623
1,9602
1,9600
COMENTARIO
Valores críticos
4,0
3,0
-t
-2,2622
-1,9842
-1,9623
-1,9602
-1,9600
9
99
999
9999
99999
9
99
999
9999
99999
2,0
1,0
0,0
-1,0
-2,0
-3,0
-4,0
Podremos cómo la amplitud del intervalo varia para valores de gl menores que
100, pero cómo a partir de ese número no existe prácticamente ninguna variación.
También apreciamos cómo al aumentar el valor de gl la diferencia entre la t y la Normal tiende a desaparecer.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
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170
14.10 Actividad 10
Calculad el intervalo de confianza del 95% para la media de una población si tenemos una muestra aleatoria de 41 observaciones con media
muestral igual a 105,1 y varianza muestral igual a 13,24.
La teoría nos dice que al extraer una muestra de n observaciones de una población normal es posible construir, con una confianza dada, un intervalo para la media
de la población de la que dicha muestra procede. Basta aplicar el hecho de que la distribución de la media muestral es normal, que su media coincide con la media poblacional y que su desviación está en función de la desviación típica poblacional y del tamaño de la muestra extraída.
Concretamente este intervalo se construye de la forma siguiente:
σx
x m z( α 2)
n
Cuando, como es habitual, la desviación típica de la población es también desconocida y es necesario estimarla a partir de los datos de la muestra, la media muestral no se distribuye de forma normal sino como una distribución t de Student.
En este caso el intervalo se construye de la forma siguiente:
x m t ( α 2,n
sx
1)
n
Para construir intervalos de confianza de una forma u otra bastará conocer los
valores críticos de las distribuciones implicadas y hacer unos sencillos cálculos. No obstante, Excel tiene una función en su librería de funciones estadísticas que calcula la
amplitud del intervalo de confianza para la Normal, el caso menos general, se trata de
:
INTERVALO.CONFIANZA(α ; sx ; n)
El valor que devuelve la función es, como hemos indicado, la anchura del intervalo de confianza, es decir:
z(α 2)
σx
n
Podemos preguntarnos cómo variará el intervalo de confianza, no sólo al variar
el tamaño de la muestra o la variabilidad de ésta, sino al suponer que se verifican las
condiciones del Teorema Central de Límite bien porque el tamaño de la muestra es lo
suficientemente grande, bien porque sabemos que la población subyacente es normal.
En otras palabras, queremos saber si al estimar la media muestral mediante:
x m z( α 2)
σx
n
existe una diferencia respecto al estimarla mediante:
t ( α 2,n
sx
1)
n
La hoja en la que hemos resuelto esta actividad tiene el aspecto siguiente
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
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171
Actividad 10
Calculad el intervalo de confianza del 95% para la media de una población si tenemos una muestra
aleatoria de 41 observaciones con media muestral igual a 105,1 y varianza muestral igual a 13,24.
Nivel de confianza 0,850
Nº de observaciones 25
Media muestral 105,1
Varianza muestral 13,24
Inf
Sup
104,02 106,18 ## DISTR.T.INV
104,05 106,15 ## INTERVALO.CONFIANZA
104,05 106,15 ## DISTR.NORM.ESTAND.INV
106,5
106,0
105,5
105,0
104,5
104,0
103,5
103,0
102,5
DISTR.T.INV
INTERVALO.CONFIANZA
DISTR.NORM.ESTAND.INV
Observamos que para los valores del problema, (α, n, datos de la muestra),
Nivel de confianza 0,850
Nº de observaciones 41
Media muestral 105,1
Varianza muestral 13,24
obtenemos tres estimaciones de la media muestral:
Inf
Sup
104,02 106,18 ## DISTR.T.INV
104,05 106,15 ## INTERVALO.CONFIANZA
104,05 106,15 ## DISTR.NORM.ESTAND.INV
la primera se corresponde al intervalo calculado a través de la t de Student, utilizando
la inversa de la función de distribución:
μ ± DISTR.T.INV(1-α ; n) * RAIZ (sx / n)
;la segunda utilizando la función INTERVALO.CONFIANZA:
μ ± INTERVALO.CONFIANZA (1-α ; RAIZ (sx) ; n)
;la tercera aplica la inversa de la función de distribución normal:
μ ± DISTR.NORM.ESTAND.INV ((1-α)/2)*RAIZ(sx)/n
Como podemos apreciar al alcanzar n un tamaño medio (<30) las diferentes
aproximaciones (t y Normal) proporcionan resultados muy próximos entre si. También
notamos como las formulaciones segunda y tercera proporcionan idénticos resultados.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
172
14.11 Actividad 11
Suponed que la hipótesis nula es que la media de una distribución
normal m es igual a 100, con una s = 40, y la hipótesis alternativa es que la
media es menor que 100. Una muestra de tamaño n tiene una media de 94.
¿Constituye esta media observada una evidencia lo suficientemente convincente para rechazar la hipótesis nula en cada una de las situaciones siguientes?:
a) n = 8
b) n = 64
c) n = 225.
(Dad el valor P de cada caso).
La hoja de cálculo mediante la que resolvemos la actividad es la siguiente:
Media
Desviación tipíca
Tamaño de la muestra
Significación
0,6
μ
σ
115
63
230
0,95
n
α
##
##
##
INICIO
X
Z
Pr
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
-2,1665
-1,9258
-1,6851
-1,4444
-1,2036
-0,9629
-0,7222
-0,4815
-0,2407
0,0000
0,2407
0,4815
0,7222
0,9629
1,2036
1,4444
1,6851
1,9258
2,1665
2,4073
0,0151
0,0271
0,0460
0,0743
0,1144
0,1678
0,2351
0,3151
0,4049
0,5000
0,4049
0,3151
0,2351
0,1678
0,1144
0,0743
0,0460
0,0271
0,0151
0,0080
0,3
0,2
0,1
119
117
115
113
111
109
107
105
0,0
123
0,4
121
0,5
###
###
###
###
###
###
###
###
##
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
###
125
Decisión en función
### de n 105 -2,4073 0,0080
Actividad 11
Suponed que la hipótesis nula es que la media de una distribución normal m es igual
a 100, con una s = 40, y la hipótesis alternativa es que la media es menor que
100. Una muestra de tamaño n tiene una media de 94. ¿Constituye esta media
observada una evidencia lo suficientemente convincente para rechazar la hipótesis
nula en cada una de las situaciones siguientes?
a) n = 8 ; b) n = 64 ; c) n = 225. (Dad el valor P de cada caso).
Como siempre dispone de una zona en la que el usuario puede introducir otros
valores diferentes a los propuestos
Media
Desviación tipíca
Tamaño de la muestra
Significación
μ
σ
n
α
115
63
230
0,95
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
173
de una tabla y de un gráfico (con ciertas capacidades añadidas) de los valores de la
tabla anterior:
0,6
Decisión en función de n
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
125
123
121
119
117
115
113
111
0,0
109
Pr
0,0080
0,0151
0,0271
0,0460
0,0743
0,1144
0,1678
0,2351
0,3151
0,4049
0,5000
0,4049
0,3151
0,2351
0,1678
0,1144
0,0743
0,0460
0,0271
0,0151
0,0080
107
Z
-2,4073
-2,1665
-1,9258
-1,6851
-1,4444
-1,2036
-0,9629
-0,7222
-0,4815
-0,2407
0,0000
0,2407
0,4815
0,7222
0,9629
1,2036
1,4444
1,6851
1,9258
2,1665
2,4073
105
X
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
El proceso es muy sencillo, explicaremos en primer lugar los valores de la tabla,
la columna X contiene valores de la variable aleatoria en la cercanía del valor propuesto por el usuario como media (115 en el ejemplo); la columna Z calcula el estadístico
para el contraste que estamos realizando, es decir:
Z=
x − μo
⎛Sx
⎞
⎜
⎟
n⎠
⎝
Finalmente, en la columna Pr, se calcula la probabilidad asociada a una discrepancia como la recién calculada, bajo la hipótesis nula.
La lógica del contraste nos dice que cuando esta probabilidad sea superior a α
podremos mantener la hipótesis nula sosteniendo que la diferencia entre la media
muestral observada y la media teórica es, únicamente, producto del azar; si por el contrario esta probabilidad es inferior a α, deberemos rechazar a hipótesis nula ya que la
evidencia en su contra es demasiado patente.
El gráfico representa los valores de Pr, señalando aquellos que son inferiores a
α y que dan lugar a la región de rechazo que, puesto que la hipótesis nula es bilateral,
está repartido simétricamente a ambos lados de valor teórico.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
174
Finalmente hemos incluido una última hoja en la que llevamos a cabo una comparación a través de la observación de las gráficas correspondientes a las funciones de
densidad y distribución, de las variable aleatorias Normal y t de Student. Esta hoja
tiene el aspecto siguiente:
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
INICIO
3,0
2,4
0,6
0,0
-0,6
-1,2
-1,8
0,0
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
3,0
1,8
1,2
0,6
2,4
3,0
N(F)
2,4
t (F)
0,9
Comparación entre la Normal(0,1) y la distribución t de
Student de diferentes grados de libertad
z
N(f)
-3,000 0,004432
0,45
t (f) 0,004705
N(f)
-2,980
-2,960 0,004993
0,40
-2,940 0,005296
-2,920 0,005616
-2,900 0,005953
0,35
-2,880 0,006307
-2,860 0,006679
0,30
-2,840 0,007071
-2,820 0,007483
-2,800 0,007915
0,25
-2,780 0,008370
-2,760 0,008846
0,20
-2,740 0,009347
-2,720 0,009871
-2,700 0,010421
0,15
-2,680 0,010997
-2,660 0,011600
0,10
-2,640 0,012232
-2,620 0,012892
-2,600 0,013583
0,05
-2,580 0,014305
-2,560 0,015060
0,00
-2,540 0,015848
-2,520 0,016670
-2,500 0,017528
-2,480 0,018423
-2,460 0,019356
1,8
30
1,2
1,0
-2,4
Apreciamos que las
diferencias son notables
para grados de libertad reducidos, pero que, como ya
hemos podido apreciar en
las actividades anteriores,
estas diferencias desaparecen al aumentar este valor.
Grados de libertad
-3,0
El único valor que el
usuario puede cambiar es el
de los grados de libertad de
la distribución t de Student,
ya que la comparación se
realiza siempre respecto de
la Normal(0;1).
0,6
INICIO
0,0
-3,0
3,0
2,4
1,8
1,2
0,6
0,0
-0,6
-1,2
-1,8
-2,4
-3,0
0,0
0,0
0,1
-0,6
0,2
-0,6
0,3
-1,2
0,4
-1,8
0,5
-1,2
0,6
-2,4
0,7
-1,8
0,8
-3,0
0,9
-2,4
N(F)
1,8
t (F)
1,2
1,0
Comparación entre la Normal(0,1) y la distribución t de
Student de diferentes grados de libertad
z
N(f)
-3,000 0,004432
0,5
t
(f)
N(f)
-2,980 0,004705
-2,960 0,004993
0,4
-2,940 0,005296
-2,920 0,005616
-2,900 0,005953
0,4
-2,880 0,006307
-2,860 0,006679
0,3
-2,840 0,007071
-2,820 0,007483
-2,800 0,007915
0,3
-2,780 0,008370
-2,760 0,008846
0,2
-2,740 0,009347
-2,720 0,009871
-2,700 0,010421
0,2
-2,680 0,010997
-2,660 0,011600
0,1
-2,640 0,012232
-2,620 0,012892
-2,600 0,013583
0,1
-2,580 0,014305
-2,560 0,015060
0,0
-2,540 0,015848
-2,520 0,016670
-2,500 0,017528
-2,480 0,018423
-2,460 0,019356
1
Grados de libertad
Estadística con Excel
175
14.12 Actividad 12
Un club de esquí organiza un curso de buena forma física de dos semanas para ejecutivos. Hace que se pesen cinco de los participantes seleccionados al azar antes del curso y después del curso. Contrastad si ha habido
una reducción de peso significativa (contrastadlo al nivel del 5% y suponed
que hay una distribución normal para los datos).
Lo primero que debemos notar es que, por las circunstancias del problema, los
datos son "emparejados": una misma persona es pesada antes y después de manera
que cada par de datos de los que forman las muestras a comparar están referidos a un
mismo objeto estadístico. Como es lógico, en estos casos los tamaños muestrales son
idénticos.
La teoría nos dice que el problema, tal como ha sido planteado, consiste en la
contrastación de una hipótesis de la forma siguiente:
⎧⎪Ho : Pantes ≥ Pdespués
⎨
⎪⎩H1 : Pantes < Pdespués
que, alternativamente, podemos plantear también como:
⎧⎪Ho : (Pantes − Pdespués ) ≥ 0
⎨
⎪⎩H1 : (Pantes − Pdespués ) < 0
Para lo cual debemos calcular un estadístico de contraste de la forma:
dis =
X dif
sx
n
que se distribuye con arreglo a una distribución t de Student, es decir:
difi = (Pantes − Pdespués )i ⇒ dis ≈ tn −1
Sabido esto, la resolución de la actividad es sencilla: calculamos la media de las
diferencias de peso, su cuasi-desviación típica, calculamos la discrepancia dis y finalmente aplicamos la función, ya conocida, DISTR.T para obtener el p.valor de la prueba. Exactamente eso es lo que hace la hoja de cálculo que resuelve la actividad, básicamente se reduce a realizar los cálculos siguientes5:
a
b
c
d
e
Media Dif
Varianza Dif
Error Est.
Discrepancia
Significación
={PROMEDIO(Despues-Antes)}
={VAR(Despues - Antes)}
=(b/5)^0,5
=(a/c)
=DISTR.T(d;4;1)
El aspecto de la hoja es el que aparece en la página siguiente:
5
Nótese el empleo en las dos primeros cálculos de formulas matriciales, que aparecen escritas entre llaves
{} cuando el usuario las introduce de la forma habitual, es decir usando la combinación de teclas Ctrl
Shift Enter .
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
176
Después
77
16
J.María
Antes
81
Javier
Pedro
Alberto
Ricardo
77
75
88
76
76
73
83
74
Media Dif
Varianza Dif
Error Est.
Discrepancia
Significación
2,80
2,70
0,73485
3,81032
0,0095
19
18
15
18
100
Diferencias de Peso
95
90
85
80
75
70
65
Diferencia Significativa (5%)
60
J.María
Javier
Pedro
Alberto
Ricardo
Actividad 1.3.
Un club de esquí organiza un curso de buena forma física de dos semanas para ejecutivos.
INICIO
Hace que se pesen cinco de los participantes seleccionados al azar antes del curso y
después del curso.
El usuario puede modificar los valores de los pesos después de la dieta para observar cómo estas variaciones afectan al sostenimiento de la hipótesis. Una forma alternativa a esta es a través del empleo de una función de librería específicamente destinada a contrastar hipótesis de medias, nos referimos a la función
PRUEBA.T ( matriz1 ; matriz2; colas ; tipo)
siendo D1 el rango que contiene el primer conjunto de datos; D2 el rango del segundo
conjunto de datos; colas (1 ó 2) especifica si la hipótesis es unilateral o bilateral; y
Tipo es un entero (1,2 o 3) que indica el tipo de prueba t que se realiza. (1 para muestras emparejadas; 2 para el caso general e iguales varianzas; 3 para el caso general y
varianzas diferentes). El empleo de esta función nos permite ampliar el experimento,
para incluir el contraste de la hipótesis nula "los pesos antes y después son diferentes"
(2 colas). El aspecto de la resolución alternativa es el siguiente:
J.María
Antes
81
Javier
Pedro
Alberto
Ricardo
77
75
88
76
Después
79
18
80
80
100
84
Media Dif
-5,20
Varianza Dif
27,70
Error Est. 2,35372
Discrepancia -2,20927
Dos colas 0,091701
NO significativa (5%)
Una cola 0,045850
Significativa (5%)
23
25
32
28
14
Alberto
12
10
Ricardo
8
6
Pedro
4
Javier
2
0
-2
-4
J.María
Actividad 1.3.
Un club de esquí organiza un curso de buena forma física de dos semanas para ejecutivos.
Hace que se pesen cinco de los participantes seleccionados al azar antes del curso y
después del curso.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
INICIO
Estadística con Excel
177
14.13 Actividad 13
Hasta el momento se sabía que el porcentaje de a favor de una determinada opción era del 52%. Repetida la encuesta entre 1500 personas, el
porcentaje ha bajado al 46%. ¿Es compatible el nuevo resultado con lo
aceptado anteriormente?.
El procedimiento adecuado para contestar a la pregunta implícita en la actividad
es el de contraste de hipótesis, concretamente el de una proporción muestral respecto
de una proporción de referencia, esto es:
Ho : p̂ = π 0
H1 : p̂ ≠ π 0
la teoría nos dice que al calcular una discrepancia de la forma:
dis =
p̂ - π0
π0 (1 - π0 )
n
ésta se distribuye de forma normal, exactamente tendremos que dis ≈ N(0;1).
Llevar a cabo el contraste es entonces muy simple, basta con calcular el error
estándar y a continuación el valor de la discrepancia. Una vez calculado éste bastará
con aplica la función de librería incluida en Excel que calcula la probabilidad asociada a
una valor de x cuando éste valor proviene de una variable aleatoria normal estándar
DISTR.NORM.ESTAND(dis)
Si queremos calcular el p.valor de la prueba también para el caso de hipótesis unilateral deberemos utilizar
DISTR.NORM.ESTAND(dis/2)
Y para evitar problemas con el sentido de la discrepancia (téngase en cuenta que el
orden de los sumandos es arbitrario) deberemos usar una fórmula del tipo:
=SI(dis>0;1-DISTR.NORM.ESTAND(dis);DISTR.NORM.ESTAND(dis))
El aspecto de la hoja que resuelve esta actividad es el que aparece en la página siguiente. En ella se ha generalizado el problema para permitir que el usuario modifique
los valores que intervienen en él.
Tamaño de la muestra 1500
Personas a favor
46,0%
690
Contraste de hipótesis
Error estándar 0,0129
Discrepancia 3,0984
Porcentaje anterior 0,5
Umbral Crítico Unilateral
Umbral Crítico Unilateral
Umbral Crítico Unilateral
P.valor
Una cola
Dos colas
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
690
677
703
690
0,00097
0,00049
690
50
Alfa
0,05
Estadística con Excel
178
Actividad 1.4
Hasta el momento se sabía que el porcentaje de a favor de una determinada opción
era del 52%. Repetida la encuesta entre 1500 personas, el porcentaje ha bajado al
46%. ¿Es compatible el nuevo resultado con lo aceptado anteriormente?.
Tamaño de la muestra 1500
Personas a favor
46,3%
Umbral Crítico Unilateral
695
Contraste de hipótesis
Error estándar 0,0129
Discrepancia 0,5173
0,6
Porcentaje anterior 0,47
Umbral Crítico Unilateral
Umbral Crítico Unilateral
P.valor
1,0
Bilateral
Una cola
Dos colas
694
681
709
696
695
47
Alfa
0,05
0,30246
0,15123
Unilateral
0,9
0,5
0,8
0,7
0,4
0,6
0,5
0,3
0,4
0,2
0,3
0,2
0,1
0,1
662
667
672
677
682
687
692
697
702
707
712
717
722
727
732
662
667
672
677
682
687
692
697
702
707
712
717
722
727
732
0,0
0,0
INICIO
Se muestran dos tipos de resultados:
a) Los correspondientes al contraste de hipótesis:
Contraste de hipótesis
Error estándar 0,0129
Discrepancia 0,5173
P.valor
Una cola
Dos colas
0,30246
0,15123
b) y los relacionados con el cálculo de los valores críticos, es decir el número
de personas que habrían de estar a favor para mantener/rechazar la hipótesis nula frente a las tres posibles alternativas
Umbral Crítico Unilateral
Umbral Crítico Unilateral
Umbral Crítico Unilateral
694
681
709
696
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
179
Los gráficos son las representaciones de los p.valores y las regiones de rechazo
de los diferentes contrastes al variar el valor de la discrepancia en un entorno del valor
propuesto.
0,6
1,0
Bilateral
Unilateral
0,9
0,5
0,8
0,7
0,4
0,6
0,5
0,3
0,4
0,2
0,3
0,2
0,1
0,1
662
667
672
677
682
687
692
697
702
707
712
717
722
727
732
662
667
672
677
682
687
692
697
702
707
712
717
722
727
732
0,0
0,0
calculados gracias a la tabla de valores que también figura en la hoja:
N
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
p(obs)
0,44133
0,44200
0,44267
0,44333
0,44400
0,44467
0,44533
0,44600
0,44667
0,44733
0,44800
0,44867
0,44933
0,45000
0,45067
0,45133
0,45200
0,45267
0,45333
0,45400
0,45467
0,45533
0,45600
0,45667
0,45733
tst
-2,227
-2,175
-2,123
-2,071
-2,019
-1,968
-1,916
-1,864
-1,812
-1,760
-1,709
-1,657
-1,605
-1,553
-1,502
-1,450
-1,398
-1,346
-1,294
-1,243
-1,191
-1,139
-1,087
-1,036
-0,984
P(tst)
0,01299
0,01483
0,01688
0,01917
0,02172
0,02456
0,02769
0,03116
0,03497
0,03916
0,04375
0,04877
0,05423
0,06017
0,06660
0,07355
0,08105
0,08911
0,09775
0,10699
0,11684
0,12732
0,13844
0,15020
0,16261
Umbral
0,0130
0,0148
0,0169
0,0192
0,0217
0,0246
0,0277
0,0312
0,0350
0,0392
0,0438
0,0488
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
P(tst)
0,01299
0,01483
0,01688
0,01917
0,02172
0,02456
0,02769
0,03116
0,03497
0,03916
0,04375
0,04877
0,05423
0,06017
0,06660
0,07355
0,08105
0,08911
0,09775
0,10699
0,11684
0,12732
0,13844
0,15020
0,16261
Umbral
0,0130
0,0148
0,0169
0,0192
0,0217
0,0246
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
#N/A
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
180
14.14 Actividad 14
Una empresa de comida rápida no permite que se cometa un error en
la caja en más del 3% de sus ventas. Un examen aleatorio de 150 transacciones muestra 8 errores. ¿Está por encima del objetivo del 3% de una manera significativa? (Contrastadlo a un nivel del 0,05.).
La actividad es análoga a la anterior, se ha generalizado para permitir modificar
los valores que definen el problema (transacciones, errores cometidos y proporción
esperada), ahora se permite también al usuario modificar el nivel de confianza.
Los resultados son el error estándar y la decisión tomada (rechazar o mantener) según el valor obtenido para la discrepancia y el nivel de significación adecuado.
El gráfico incluido en la hoja de cálculo permite la representación gráfica de las
principlales magnitudes involucradas en el proceso de decisión.
177
35,0%
Errores cometidos
23
23
18,89%
Proporción de errores esperada (P) 22,00% ####
25,11%
Error estándar 0,031137
Nivel de significación
25,0%
22,00%
20,0%
0,005
0,005
Proporción observada de errores ( p) 0,080
pinf 4,97%
p 12,99%
psup 21,01%
-2,8923
¿p es distinto que P?
¿p es mayor que P?
¿p es menor que P?
30,0%
2
15,0%
10,0%
0,001
0,005
5,0%
p.valor Decisión 0,010
0,0010
SI
0,050
0,9981
NO 0,100
0,0%
0,0019
SI
0,250
12,99%
Número de transacciones
Actividad 1.5
Una empresa de comida rápida no permite que se cometa un error en la caja en más del 3%
de sus ventas. Un examen aleatorio de 150 transacciones muestra 8 errores. ¿Está por
encima del objetivo del 3% de una manera significativa? (Contrastadlo a un nivel del 0,05.)
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
INICIO
Estadística con Excel
181
14.15 Actividad 15
Una encuesta hecha a 1.000 españoles en el año 1994 reveló que 431
de las personas encuestadas piensan que la economía empeora. De estas
431 personas, 201 son hombres y 230 mujeres, mientras que en la muestra
total hay 496 hombres y 504 mujeres. ¿Hay una diferencia significativa (a
un nivel del 5%) entre la proporción de hombres y la de mujeres?.
El procedimiento adecuado para contestar a la pregunta implícita en la actividad
es el de contraste de hipótesis, concretamente el de dos proporciones, esto es:
Ho : p̂ A = p̂B
H1 : p̂ A ≠ p̂B
la teoría nos dice que al calcular una discrepancia de la forma:
p̂ A - p̂ B
dis =
p̂ C (1 - p̂ C )
1
1
+
n1 n 2
siendo pC la proporción conjunta (total de éxitos, esto es personas a favor, entre total
de encuestados)
p̂C =
e1 + e 2
n1 + n2
ésta se distribuye de forma normal N(0;1).
Tampoco ahora, como en el caso de las dos actividades anteriores en las que el
contraste era de una proporción muestral respecto de una valor de referencia, existe
en Excel una función especifica para realizar la prueba.
Sin embargo, la aritmética implicada en el contraste es, como hemos visto, extraordinariamente sencilla y no tendremos ningún problema al trasladas las operaciones necesaria para llevarla a cabo a la hija de cálculo.
La parte que no podremos hacer nosotros, el calculo de la probabilidad asociada a la discrepancia obtenida bajo la hipótesis nula, la podremos obtener con la función, ya expuesta anteriormente, que proporciona el valor de la función de distribución
de la normal para un valor de x:
DISTR.NORM.ESTAND(dis)
El aspecto de la hoja que resuelve la actividad es el siguiente:
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
182
0,746
Hombres
0,746
Mujeres
Empeora Mejora
74,6% 25,4%
INICIO
370
126
496
376
128
504
DIFERENCIA
SIGNIFICATIVA
746
254
1000
p.valor 0,9981
Error estándar de la diferencia -0,0023
Alfa
0,14
14
-3,00
-2,75
-2,50
-2,25
-2,00
-1,75
-1,50
-1,25
-1,00
-0,75
-0,50
-0,25
0,00
0,25
0,50
0,75
1,00
1,25
1,50
1,75
2,00
2,25
2,50
2,75
3,00
1,00
0,90
0,80
0,70
0,60
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
2.3. Una encuesta hecha a 1.000 españoles en el año 1994 reveló que 431 de las
personas encuestadas piensan que la economía empeora. De estas 431 personas,
201 son hombres y 230 mujeres, mientras que en la muestra total hay 496
hombres y 504 mujeres. ¿Hay una diferencia significativa (a un nivel del 5%) entre la
proporción de hombres y la de mujeres?
El usuario puede modificar los valores del número de hombres y mujeres que
están a favor.
También, a diferencia de las hojas anteriores en las que el valor de nivel de
significación estaba restringido a unos cuantos valores normalmente utilizados, el
usuario dispone de absoluta libertad para elegir α.
La representación gráfica es la de la región de rechazo de la hipótesis nula
(área sombreada bajo la curva), el valor dis, el estadístico obtenido (el segmento de
color rojo) y la función de distribución de la normal estandarizada (línea azul continua)
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
183
14.16 Actividad 16
Basándonos en una muestra aleatoria de tamaño 10 de las mediciones
de control de la contaminación del aire, calculamos que la varianza de la
muestra es 14,2. Contrastad la hipótesis de que la varianza de la población
es igual a 10 contra la alternativa de que haya aumentado (presuponed una
distribución normal para las mediciones).
Tal como señala el propio enunciado de la actividad, ésta consiste en llevar a
cabo un contraste sobre la varianza de una muestra (que se supone proviene de una
población normal) respecto a un valor teórico o de referencia, es decir
Ho : s x = σ 0
H1 : s x ≠ σ 0
la teoría (repasar la página 22 del material y siguiente) nos dice que la discrepancia a
usar en este tipo de contrastes es de la forma:
dis = (n - 1)
s 2x
σ2
Bastará entonces con realizar estos cálculos en la hoja hasta llegar a la obtención del valor de dis. Una vez obtenido éste utilizaremos la función que permite obtener probabilidades asociadas a variables aleatorias que se distribuyen según una χ2
DISTR.CHI( x ; gl)
El aspecto de la hoja que resuelve la actividad es el siguiente
Tamaño de la muestra
27
Varianza de la muestra
19,9
199
Varianza supuesta
24,7
####
Estadístico de contraste 20,9474
Nivel de significación
0,005
0,005
0,001
0,005
0,010
0,050
0,100
0,250
0,06
0,05
Distribución Chi-cuadrado
0,04
2
p.valor 0,25532
Decisión Iguales
0,03
0,02
3.1. Basándonos en una muestra aleatoria de
tamaño 10 de las mediciones de control de la
contaminación del aire, calculamos que la
varianza de la muestra es 14,2. Contrastad la
hipótesis de que la varianza de la población es
igual a 10 contra la alternativa de que haya
aumentado (presuponed una distribución
normal para las mediciones).
0,01
0,00
0
4
9
14
19
24
28
33
38
43
48
INICIO
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
184
14.17 Actividad 17
Realizar una plantilla para llevar a cabo contrastes de medias a partir
de los datos de la muestra.
Para ello bastará, una vez introducidos todos aquellas mecanismos que permitan modificar los valores que intervienen en el proceso, que calculemos el error estándar, la discrepancia y el p.valor del contraste, operaciones todas ellas extraordinariamente sencillas.
Hecho esto, bastara aplicar la función de Excel asociada con la probabilidad de
la distribución normal
DISTR.NORM(x ;Media; Desviación; VERDADERO)
Y si deseamos algún tipo de representación gráfica (la elegida por nosotros corresponde a la región de rechazo, será necesario crear una tabla de p.valores calculados en la proximidad de los valores propuestos para volcadlos en la gráfica correspondiente.
Esta hoja podría tener un aspecto como el siguiente. Apreciamos en ella los
controles para la elección de los valores involucrados en el contraste, la función de
densidad normal junto con la región de rechazo en función del tipo de contraste, los
p.valores asociados a cada una de las posibles hipótesis alternativas y la decisión a
tomar en función del valor de α elegido.
Media Poblacional 54
Media muestral 59,7
Desv. Tipíca Poblacional 7
Tamaño muestral 56
597
Contraste de una media
(sigma conocida)
0,45
0,40
0,35
0,30
0,25
0,20
0,15
0,10
0,05
51
51
51
52
52
52
53
53
53
53
54
54
54
55
55
55
55
56
56
56
57
57
57
57
0,00
Confianza
0,95
0,95
1
Media > 54 0,0000
Media < 54 1,0000
Media <> 54 0,0000
1
0
1
55,5
52,46
52,17
Rechazar la Hipótesis Nula (0)
INICIO
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
55,8
Estadística con Excel
185
14.18 Actividad 18
Realizar una plantilla para representar la distribución F de Snedecor.
Para esto deberemos conocer la función que Excel incluye en la librería estadística que permite el cálculo de las probabilidades asociadas a la distribución F, éstas
son:
DISTR.F (x, gl1, gl2, )
DISTR.F.INV (p, gl1, gl2)
Que devuelven, respectivamente, la probabilidad asociada a una valor de x distribuido según una F(gl1,gl2) y el valor crítico de la distribución, es decir, el valor de x tal
que la probabilidad obtenida coincida con la probabilidad p pedida.
De nuevo, si deseamos mejorar la presentación con el gráfico de la distribución
deberemos construir una tabla que volcaremos al gráfico correspondiente, el aspecto
de la hoja una vez construida podría ser como el siguiente:
G.L. NUMERADOR 30
G.L. DENOMINADOR 30
Prob. v.a. es menor que x = 0,96
Prob. v.a. es mayor que x = 0,04
Valor de la variable (x) 1,9
INICIO
19
VC (5% ) = 0,5432
VC (95% ) = 1,8409
Gráfico
Densidad (f)
Distribución Ninguna
Área asociada al valor escogido (x)
1,40
Distribución F
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
4,30
4,12
3,95
3,78
3,61
3,44
3,27
3,10
2,92
2,75
2,58
2,41
2,24
2,07
1,90
1,72
1,55
1,38
1,21
1,04
0,87
0,70
0,52
0,35
0,18
0,01
0,00
Estadística con Excel
186
14.19 Actividad 19
Realizar una plantilla para representar la distribución χ2.
Como en la actividad anterior, para esto deberemos conocer la función que Excel incluye en la librería estadística que permite el cálculo de las probabilidades asociadas a la distribución χ2, éstas son:
DISTR.CHI (x, gl, )
DISTR.CHI.INV (p, gl )
Que devuelven, respectivamente, la probabilidad asociada a una valor de x distribuido según una χ2gl y el valor crítico de la distribución, es decir, el valor de x tal que
la probabilidad obtenida coincida con la probabilidad p pedida.
De nuevo, si deseamos mejorar la presentación con el gráfico de la distribución
deberemos construir una tabla que volcaremos al gráfico correspondiente, el aspecto
de la hoja una vez construida podría ser como el siguiente:
Grados de Libertad
12
Valor de la variable (x)
Prob. v.a. es menor que x = 0,384
Prob. v.a. es mayor que x = 0,616
VC (5% ) = 5,226
10
INICIO
VC (95% ) = 21,0261
0,10
Distribución Chi-cuadrado
0,09
0,08
0,07
0,06
0,05
0,04
0,03
0,02
0,01
0,00
0,1
3,0
5,8
8,6
11,5
14,3
17,1
20,0
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
22,8
25,6
28,
Estadística con Excel
187
14.20 Actividad 20
Simular el proceso de extracción de una muestra y comprobar empíricamente la distribución muestral de la media.
Para llevar a cabo a actividad propuesta son necesarios conocimientos de la
hoja de cálculo que superan a los exigibles a los estudiantes de la asignatura.
El libro ExMod2a.xls contiene una única hoja en la que se lleva a cabo el
muestreo de una distribución normal y cuyo aspecto es el que aparece en esta página.
Los estudiantes interesados en su desarrollo (que no está directamente relacionado con el objetivo docente actual) pueden solicitar una explicación detallada de como se ha realizado dicha hoja al consultor de la asignatura.
Simulación del proceso de estimación por intervalos de una media muestral de
desviación tipíca conocida usando la distribución Normal (Pulsa F9 para simular)
Número de muestras 40
(Tamaño muestral= 125)
Nivel de confianza
Media 23
0,90 (teórico)
0,78 (real)
INICIO
Desviación 12
27
25
23
21
19
15
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
17
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas
Estadística con Excel
188
14.21 Anexo :1 Gráficos en la hoja de la actividad 2
Ocultas, gracias a la elección de un color de tinta “blanco”, las columnas S,
T,..,Y de la hoja de cálculo presentarían - de ser visibles - el siguiente aspecto:
Extendiéndose desde la fila 3 hasta la 123 (se ha presentado sólo un fragmento
en la descripción anterior), aparecen 7 columnas cuyas fórmulas son las siguientes:
Columna de
la hoja de
cálculo
S
T
U
V
W
X
Y
Valor obtenido
El argumento x de la función DISTR.NORM que forzaremos a valores fijos desde –3 hasta 3
creando así el rango suficiente de variación que comentábamos anteriormente. Llamaremos,
siguiendo la convención habitual en estadística z a estos valores.
La expansión de los valores anteriores en el rango de la distribución normal que variarán así
desde menos tres desviaciones típicas a la izquierda de la media, hasta tres desviaciones
típicas a la derecha de la media. Valores que denominaremos x y que calcularemos mediante la fórmula “x = media + (z* desv_estándar)”
La función de densidad (f) del valor anterior que obtenemos mediante la fórmula:
DISTR.NORM(x; media ;desv_estándar ;FALSO)
El producto del valor anterior (f) por la variable Log, calculada en la última columna. Este
cálculo se hace con la intención de que el valor f calculado anteriormente se anule cuando x
no esté entre los límites señalados por el usuario.
La función de distribución (F) de la variable aleatoria que obtenemos mediante la fórmula
DISTR.NORM(x; media ;desv_estándar ;VERDADERO)
El producto del valor anterior (F) por la variable Log, calculada en la última columna. Este
cálculo se hace con la intención de que el valor F calculado anteriormente se anule cuando x
no esté entre los límites señalados por el usuario.
Una variable lógica (Log) que vale 0 o 1 si x se encuentra o no entre los límites para los que
se pide calcular la probabilidad.
Una vez calculadas estas columnas bastará con utilizar los gráficos que Excel
pone a nuestra disposición.
XXXIII Curso de Técnicas Estadísticas